ПочатиПочніть безкоштовно

Набір даних PyTorch

Час освіжити знання про PyTorch Datasets!

Перш ніж розпочати навчання моделі, потрібно завантажити дані та передати їх моделі у правильному форматі. У PyTorch за це відповідають Datasets і DataLoaders. Почнімо зі створення PyTorch Dataset для наших даних про придатність води до вживання.

У цій вправі ви визначите клас WaterDataset для завантаження даних із CSV-файла. Для цього потрібно реалізувати три методи, яких PyTorch очікує від Dataset:

  • .__init__() — завантаження даних,
  • .__len__() — повернення розміру даних,
  • .__getitem()__ — вибір ознак та мітки для одного зразка.

Необхідні імпорти вже виконано за вас:

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

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 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
        ____ = ____.____
Редагувати та запускати код