Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

PyTorch Dataset

Đến lúc ôn lại kiến thức về PyTorch Datasets!

Trước khi bắt đầu huấn luyện mô hình, bạn cần nạp dữ liệu và đưa vào mô hình với định dạng đúng. Trong PyTorch, việc này do Datasets và DataLoaders xử lý. Hãy bắt đầu bằng cách xây dựng một PyTorch Dataset cho dữ liệu độ an toàn nước uống của chúng ta.

Trong bài tập này, bạn sẽ định nghĩa một lớp tên là WaterDataset để nạp dữ liệu từ một tệp CSV. Để làm được điều đó, bạn cần hiện thực ba phương thức mà PyTorch kỳ vọng một Dataset phải có:

  • .__init__() để nạp dữ liệu,
  • .__len__() để trả về kích thước dữ liệu,
  • .__getitem()__ để trích xuất đặc trưng và nhãn cho một mẫu đơn lẻ.

Các import cần thiết sau đây đã được chuẩn bị sẵn cho bạn:

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

Bài tập này là một phần của khóa học

Deep Learning nâng cao với PyTorch

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

class WaterDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_path):
        super().__init__()
        # Load data to pandas DataFrame
        df = ____
        # Convert data to a NumPy array and assign to self.data
        ____ = ____.____
Chỉnh sửa và Chạy Mã