Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Chuẩn bị tập dữ liệu cho huấn luyện phân tán

Bạn đã tiền xử lý một tập dữ liệu cho hệ thống nông nghiệp chính xác nhằm giúp nông dân theo dõi sức khỏe cây trồng. Giờ bạn sẽ tải dữ liệu bằng cách tạo một DataLoader và đặt dữ liệu lên GPU để huấn luyện phân tán, nếu có GPU sẵn có. Lưu ý: bài tập thực tế chạy trên CPU, nhưng mã dùng cho CPU và GPU là như nhau.

Một số dữ liệu đã được nạp sẵn:

  • Một dataset mẫu với ảnh nông nghiệp
  • Lớp Accelerator từ thư viện accelerate
  • Lớp DataLoader

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

  • Tạo dataloader cho dataset đã định nghĩa sẵn.
  • Đặt dataloader lên các thiết bị sẵn có bằng đối tượng accelerator.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

accelerator = Accelerator()

# Create a dataloader for the pre-defined dataset
dataloader = ____(____, batch_size=32, shuffle=True)

# Place the dataloader on available devices
dataloader = accelerator.____(____)

print(accelerator.device)
Chỉnh sửa và Chạy Mã