Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tiền xử lý tập dữ liệu hình ảnh

Bạn đang phát triển một hệ thống nông nghiệp chính xác để giúp nông dân theo dõi sức khỏe cây trồng, sử dụng một mô hình transformer đã được huấn luyện trước, và sau đó bạn có thể fine-tune trên ảnh nông nghiệp. Hãy tiền xử lý tập dữ liệu bằng AutoImageProcessor để chuẩn bị cho việc huấn luyện!

Một số dữ liệu đã được nạp sẵn:

  • Lớp AutoImageProcessor đã được import từ transformers
  • model bằng microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
  • Một dataset mẫu đã được định nghĩa, với một ảnh mẫu được nạp vào biến image

Bài tập này là một phần của khóa học

Huấn luyện Mô hình AI Hiệu quả với PyTorch

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tải một bộ xử lý ảnh đã huấn luyện sẵn từ model được định nghĩa trước.
  • Ánh xạ image_processor lên toàn bộ tập dữ liệu.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Load a pre-trained image processor
image_processor = ____.____(model)

# Map the image_processor to the entire dataset
dataset = dataset.____(
    lambda examples: {
        "pixel_values": [
            image_processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
            for image in examples["img"]
        ]
    },
    batched=True,
)
print(dataset[0]["img"])
Chỉnh sửa và Chạy Mã