Bộ dữ liệu hai đầu vào
Việc xây dựng một mô hình đa đầu vào bắt đầu từ việc tạo một bộ dữ liệu tùy chỉnh có thể cung cấp đầy đủ các đầu vào cho mô hình. Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng bộ dữ liệu Omniglot trả về các bộ ba (triplet) gồm:
- Ảnh của ký tự cần phân loại,
- Vector alphabet one-hot độ dài 30, toàn số 0 ngoại trừ một số 1 biểu thị ID của bảng chữ cái mà ký tự thuộc về,
- Nhãn đích, một số nguyên từ 0 đến 963.
Bạn được cung cấp samples, một danh sách các bộ 3 phần tử gồm đường dẫn tệp ảnh, vector alphabet và nhãn đích. Ngoài ra, các lệnh import sau đã được thực hiện sẵn cho bạn, nên hãy bắt đầu thôi!
from PIL import Image
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning nâng cao với PyTorch
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
class OmniglotDataset(Dataset):
def __init__(self, transform, samples):
# Assign transform and samples to class attributes
____ = ____
____ = ____