일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 컴퓨터 비전
- 딥러닝
- 파이토치
- POD
- 논문 리뷰
- paper review
- 장고
- pytorch
- MariaDB
- yaml
- tensorflow
- Docker
- 데이터베이스
- Deep Learning
- k8s
- Computer Vision
- 그래픽 유저 인터페이스
- FLASK
- Web Programming
- OpenCV
- Python
- 텐서플로우
- kubernetes
- GUI
- 파이썬
- 웹 프로그래밍
- Tkinter
- vue.js
- numpy
- Django
- Today
- Total
목록DataLoader (2)
Maxima's Lab
안녕하세요, 오늘은 Pytorch 내 TensorDataset과 DataLoader에 대해 알아보도록 하겠습니다. 코드를 구현하기 위한 과정은 다음과 같습니다. 임의의 numpy.narray 타입의 데이터 셋 생성(train_x, train_y) numpy.narray 타입의 데이터 셋을 torch.Tensor 타입으로 변환 TensorDataset을 이용하여 데이터 셋 구성 DataLoader를 이용하여 Batch로 구성 위의 과정에 대해 전체 코드는 다음과 같습니다. import torch from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader import numpy as np train_x = np.random.randint(0, 256, (64, 3, 2..
안녕하세요, 오늘은 Pytorch 내 DataLoader (데이터 셋 불러오기)에 대해서 알아보겠습니다. torchvision.datasets 내 데이터 셋 예시들 중 CIFAR10를 활용해서 진행해보도록 하겠습니다. import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor()]) train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) print(train_data..