ПочатиПочніть безкоштовно

Набір зображень

Почнімо зі створення Torch Dataset для зображень. Ви використаєте його, щоб дослідити дані, а згодом — щоб передавати їх у модель.

Тренувальні дані для задачі класифікації хмар збережені в такій структурі тек:

clouds_train
  - cirriform clouds
    - 539cd1c356e9c14749988a12fdf6c515.jpg
    - ...
  - clear sky
  - cumulonimbus clouds
  - cumulus clouds
  - high cumuliform clouds
  - stratiform clouds
  - stratocumulus clouds

Усередині clouds_train є сім тек, кожна відповідає певному типу хмар (або ясному небу). У кожній з цих тек містяться відповідні файли зображень.

Наступні імпорти вже виконано за вас:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Deep Learning з PyTorch

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Скомпонуйте два перетворення: перше — щоб перетворити зображення на тензор, і друге — щоб змінити розмір зображення до 128 на 128, та присвойте їх до train_transforms.
  • Використайте ImageFolder, щоб визначити dataset_train, передавши йому шлях до даних ("clouds_train") і перетворення, визначені раніше.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Compose transformations
train_transforms = ____([
    transforms.____,
    transforms.____,
])

# Create Dataset using ImageFolder
dataset_train = ____(
    ____,
    transform=____,
)
Редагувати та запускати код