「Pytorch:data」の版間の差分
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== DataLoader == | == DataLoader == | ||
PyTorchにおけるDataLoaderは、大規模なデータセットを効率的にミニバッチに分割し、並列処理やシャッフルを行いながら，モデルに供給するための機能です。 | PyTorchにおけるDataLoaderは、大規模なデータセットを効率的にミニバッチに分割し、並列処理やシャッフルを行いながら，モデルに供給するための機能です。 | ||
DataLoader作成までの流れは以下の通りです． | |||
# 画像，音声，等のセンサデータと，アノテーション情報の読み込み | |||
# 解像度の変更等，読み込んだデータの前処理 | |||
# ランダムに左右反転させる，データ拡張 | |||
2025年2月21日 (金) 02:01時点における版
データセットの扱い
Pytorch の標準機能を用いてデータセットを扱う練習と，自作のデータ拡張（data augmentation）機能の実装方法について学びます．
DataLoader
PyTorchにおけるDataLoaderは、大規模なデータセットを効率的にミニバッチに分割し、並列処理やシャッフルを行いながら，モデルに供給するための機能です。
DataLoader作成までの流れは以下の通りです．
- 画像，音声，等のセンサデータと，アノテーション情報の読み込み
- 解像度の変更等，読み込んだデータの前処理
- ランダムに左右反転させる，データ拡張