Pytorch:data

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、前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。

前処理には以下のように，Pytorchでの用いた学習・推論のために最低限必要な処理と，

1. 縦横のサイズ（解像度）調整
2. 型キャスト

学習後の精度をより良くするためのデータ拡張があります．

1. ランダムな左右反転
2. ランダムな並進
3. ランダムな回転
4. ランダムな色変更

など．