PyTorch 강의 9강: 파이토치 CustomDataset DataLoader
파이토치 CustomDataset DataLoader는 데이터셋을 불러와서 모델에 넣기 쉽게 하는 기능을 제공합니다. 이를 사용하면 사용자 정의 데이터셋을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
CustomDataset을 만들기 위해서는 torch.utils.data.Dataset 클래스를 상속하여 데이터셋을 정의해야 합니다. DataLoader를 사용하여 데이터셋을 불러올 때에는 배치 사이즈, 순서 섞기 등의 옵션을 설정할 수 있습니다.
아래는 PyTorch 코드에서 CustomDataset과 DataLoader를 사용하는 예시입니다:
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from custom_dataset import CustomDataset
# Create CustomDataset instance
dataset = CustomDataset()
# Create DataLoader instance
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# Iterate through DataLoader
for batch in dataloader:
# Process batch
pass
위 코드에서는 CustomDataset 클래스를 만들고, 이를 DataLoader에 넣어서 데이터를 불러오고 처리하는 과정을 보여줍니다.
파이토치 CustomDataset DataLoader는 사용자 정의 데이터셋을 효과적으로 처리할 수 있게 해주는 중요한 기능입니다. 이를 잘 활용하여 모델 훈련에 도움을 받을 수 있습니다.
파이토치 Dataset과 DataLoader 개념과 사용법 예제코드입니다. https://github.com/neowizard2018/neowizard/blob/master/PyTorch/PyTorch_LEC09_DatasetDataLoaderExample.ipynb 입니다. 실습하실때 참고하시기 바랍니다
쉬운 설명 감사합니다
감사합니다