ПочатиПочніть безкоштовно

Набір даних з двома входами

Побудова багатовхідної моделі починається зі створення власного набору даних, який може передавати моделі всі потрібні входи. У цій вправі ви створите набір даних Omniglot, що повертає трійки, які складаються з:

  • Зображення символу для класифікації,
  • Вектора абетки у форматі one-hot довжиною 30, де всюди нулі, крім однієї одиниці — індекс абетки, з якої походить символ,
  • Цільової мітки — цілого числа від 0 до 963.

Ви отримали samples — список кортежів із 3 елементів: шлях до файла зображення, відповідний вектор абетки та цільова мітка. Крім того, за вас уже імпортовано таке:

from PIL import Image
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Deep Learning з PyTorch

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

class OmniglotDataset(Dataset):
    def __init__(self, transform, samples):
        # Assign transform and samples to class attributes
        ____ = ____
        ____ = ____
Редагувати та запускати код