От игрушечных наборов данных к хаосу реального мира

1. Мост между теорией и практикой: основы загрузки данных

Модели глубокого обучения процветают на чистых, последовательных данных, но реальные наборы данных по своей природе неупорядочены. Нам нужно перейти от готовых бенчмарков (например, MNIST) к управлению неструктурированными источниками, где сама загрузка данных — это сложная задача по координации. Основой этого процесса являются специализированные инструменты PyTorch для управления данными.

Основная проблема заключается в преобразовании сырых, разрозненных данных (изображений, текста, аудиофайлов), хранящихся на диске, в хорошо структурированный, стандартизированный формат формат тензоров, ожидаемый графическим процессором. Для этого требуется пользовательская логика для индексирования, загрузки, предварительной обработки и, наконец, батчинга.

Ключевые проблемы при работе с реальными данными

Хаос данных: Данные разбросаны по нескольким каталогам, часто индексируются только файлами CSV.
Требуется предобработка: Изображения могут требовать изменения размера, нормализации или аугментации перед конвертацией в тензоры.
Цель повышения эффективности: Данные должны поступать на графический процессор в оптимизированных, неблокирующих пакетах, чтобы максимально ускорить обучение.

Решение от PyTorch: разделение обязанностей

PyTorch обеспечивает разделение ответственности: класс Dataset отвечает за «что» (как получить один образец и метку), в то время как класс DataLoader отвечает за «как» (эффективный батчинг, перемешивание и многопоточная доставка).

ТЕРМИНАЛbash — data-env

> Готово. Нажмите «Запустить», чтобы выполнить.

ИНСПЕКТОР ТЕНЗОРОВВ режиме реального времени

Запустите код, чтобы просмотреть активные тензоры

Вопрос 1

Какова основная роль объекта PyTorch Dataset?

Организовать образцы в мини-пакеты и перемешать их.

Определить логику получения одного предварительно обработанного образца.

Выполнить матричное умножение внутри модели.

Вопрос 2

Какой параметр DataLoaderвключает параллельную загрузку данных с использованием нескольких ядер ЦП?

device_transfer

batch_size

num_workers

async_load

Вопрос 3

Если ваши исходные изображения имеют разные размеры, какой компонент в первую очередь отвечает за изменение их размера до единого значения (например, $224 \times 224$)?

Функция DataLoader collate_fn.

Специализированный процессор изображений графического процессора.

Функция преобразования, применяемая в методе __getitem__ класса Dataset.

Вызов: Чертеж пользовательского загрузчика изображений

Определите структуру, необходимую для классификации изображений в реальных условиях.

Вы создаете класс CustomDataset для 10 000 изображений, проиндексированных одним файлом CSV, содержащим пути и метки.

Шаг 1

Какой обязательный метод должен вернуть общее количество образцов?

Решение:
Метод __len__ класса Dataset.
Концепция: определяет размер эпохи.

Шаг 2

Каков правильный порядок операций внутри __getitem__(self, index)?

Решение:
1. Найти путь к файлу с помощью index.
2. Загрузить исходные данные (например, изображение).
3. Применить необходимые преобразования.
4. Вернуть обработанный тензор и метку.