前處理影像資料集

你正在開發一套精準農業系統，協助農民監測作物健康。你會使用預訓練的 transformer 模型，之後再以農業影像進行微調。請使用 AutoImageProcessor 對資料集進行前處理，為訓練做好準備！

已預先載入部分資料：

已從 transformers 匯入 AutoImageProcessor 類別。
model 等於 microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224。
已定義一個範例 dataset，並將一張範例影像載入變數 image。

本練習屬於課程

使用 PyTorch 高效訓練 AI 模型

檢視課程

練習說明

從預先定義的 model 載入一個預訓練的影像處理器。
將 image_processor 對映到整個資料集。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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"])

編輯並執行程式碼