Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Bộ dữ liệu ảnh

Bắt đầu bằng cách xây dựng một Torch Dataset cho ảnh. Bạn sẽ dùng nó để khám phá dữ liệu và sau đó đưa dữ liệu vào mô hình.

Dữ liệu huấn luyện cho bài toán phân loại mây được lưu theo cấu trúc thư mục sau:

clouds_train
  - cirriform clouds
    - 539cd1c356e9c14749988a12fdf6c515.jpg
    - ...
  - clear sky
  - cumulonimbus clouds
  - cumulus clouds
  - high cumuliform clouds
  - stratiform clouds
  - stratocumulus clouds

Có bảy thư mục bên trong clouds_train, mỗi thư mục đại diện cho một loại mây (hoặc bầu trời quang đãng). Bên trong mỗi thư mục là các tệp ảnh tương ứng.

Các lệnh import sau đã được thực hiện sẵn cho bạn:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms

Bài tập này là một phần của khóa học

Deep Learning nâng cao với PyTorch

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Kết hợp hai phép biến đổi: đầu tiên để chuyển ảnh thành tensor, và một phép để đổi kích thước ảnh thành 128 x 128, gán vào train_transforms.
  • Dùng ImageFolder để định nghĩa dataset_train, truyền vào đường dẫn thư mục dữ liệu ("clouds_train") và các phép biến đổi đã định nghĩa trước đó.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Compose transformations
train_transforms = ____([
    transforms.____,
    transforms.____,
])

# Create Dataset using ImageFolder
dataset_train = ____(
    ____,
    transform=____,
)
Chỉnh sửa và Chạy Mã