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影像資料集

先從建立影像的 Torch Dataset 開始。你會先用它來探索資料，之後再餵給模型使用。

雲層分類任務的訓練資料依照以下目錄結構儲存：

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

clouds_train 裡有 7 個資料夾，每個都代表一種類型的雲（或是無雲的晴空）。每個資料夾內放的是對應的影像檔。

下列匯入已經替你完成：

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision import transforms

本練習屬於課程

Intermediate Deep Learning with PyTorch

檢視課程

練習說明

  • 組合兩個轉換並指定給 train_transforms：先將影像轉成張量，再把影像縮放為 128 × 128。
  • 使用 ImageFolder 定義 dataset_train，傳入資料的目錄路徑（"clouds_train"）以及前面定義的轉換。

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。

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

# Create Dataset using ImageFolder
dataset_train = ____(
    ____,
    transform=____,
)
編輯並執行程式碼