DataLoader kullanma
DataLoader sınıfı, büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işlemek için gereklidir. Eğitimi hızlandırır, bellek kullanımını optimize eder ve gradyan güncellemelerini dengeler; böylece derin öğrenme modellerini daha etkili hale getirir.
Şimdi, önceki egzersizdeki dataset ile bir PyTorch DataLoader oluşturacak ve nasıl çalıştığını göreceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
PyTorch ile Deep Learning'e Giriş
Egzersiz talimatları
- Gerekli modülü içe aktar.
datasetkullanarak birDataLoaderoluştur; yığın boyutunu iki olarak ayarla ve karıştırmayı etkinleştir.DataLoaderüzerinde yineleme yap ve her bir girdi ve etiket yığınını yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from torch.utils.data import ____
# Create a DataLoader
dataloader = ____
# Iterate over the dataloader
for batch_inputs, batch_labels in dataloader:
print('batch_inputs:', batch_inputs)
print('batch_labels:', batch_labels)