1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Середній рівень Deep Learning з PyTorch
Connected

вправа

PyTorch DataLoader

Чудово впоралися з визначенням класу Dataset! Створений вами WaterDataset уже доступний для використання.

Наступний крок у підготовці тренувальних даних — налаштувати DataLoader. У PyTorch DataLoader можна створити з Dataset, щоб завантажувати дані, ділити їх на мініпакети (batches) і за потреби виконувати перетворення. Після цього він видає зразок даних, готовий до тренування.

У цій вправі ви побудуєте DataLoader на основі WaterDataset. Клас DataLoader, який вам знадобиться, уже імпортовано з torch.utils.data. Почнімо!

Інструкції

100 XP
  • Створіть екземпляр WaterDataset з water_train.csv і присвойте його змінній dataset_train.
  • Створіть dataloader_train на основі dataset_train, використавши розмір мініпакета два та перемішування вибірок.
  • Отримайте мініпакет ознак і міток із DataLoader і виведіть їх на друк.