Pytorch:data

データセットの扱い

Pytorch でデータセットを扱う練習と，データ拡張（data augmentation）機能の実装方法について学びます．

Pytorch の DataLoader とは

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，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
5. ランダムなマスク処理

など．

DataLoader の作り方

以下は，最もシンプルな例．

# ライブラリのインポート
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 前処理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

# データローダーの作成
ds = datasets.STL10(root='./data', split='train', download=False, transform=transform)
tl = DataLoader(ds, batch_size=batch_size, shuffle=True)

ここで，torchvision とは，Pytorch で画像データを扱うときに使える便利なライブラリです．Torchvision に含まれる datasets というモジュールはデータのファイルの読み込みやデータセットの分割（学習用・検証用・テスト用に分割）などに，transforms というモジュールはデータの前処理に，それぞれ使われます．