เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

PyTorch Dataset

มาทบทวนความรู้เรื่อง PyTorch Datasets กัน!

ก่อนที่จะเริ่มฝึกโมเดลได้ ต้องโหลดข้อมูลและส่งเข้าโมเดลในรูปแบบที่ถูกต้องก่อน ใน PyTorch กระบวนการนี้จัดการผ่าน Dataset และ DataLoader มาเริ่มต้นด้วยการสร้าง PyTorch Dataset สำหรับข้อมูลคุณภาพน้ำดื่มของเรากัน

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้กำหนดคลาสชื่อ WaterDataset เพื่อโหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV โดยต้องสร้างเมธอดสามตัวที่ PyTorch กำหนดให้ Dataset มี ได้แก่:

  • .__init__() สำหรับโหลดข้อมูล
  • .__len__() สำหรับคืนค่าขนาดของข้อมูล
  • .__getitem()__ สำหรับดึง features และ label ของแต่ละตัวอย่าง

ได้ทำการ import ที่จำเป็นไว้ให้แล้วดังนี้:

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Deep Learning ระดับกลางด้วย PyTorch

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

class WaterDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_path):
        super().__init__()
        # Load data to pandas DataFrame
        df = ____
        # Convert data to a NumPy array and assign to self.data
        ____ = ____.____
แก้ไขและรันโค้ด