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Dai Dataset di Gioco al Caos del Mondo Reale
EvoClass-AI002Lezione 5
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1. Colmare il Divario: Fondamenti del Caricamento dei Dati

I modelli di Deep Learning prosperano con dati puliti e coerenti, ma i dataset del mondo reale sono intrinsecamente disordinati. Dobbiamo passare da benchmark preconfezionati (come MNIST) alla gestione di fonti non strutturate, dove il caricamento dei dati è già un compito complesso. La base di questo processo risiede negli strumenti specializzati di PyTorch per la gestione dei dati.

La sfida centrale è trasformare i dati grezzi e dispersi (immagini, testi, file audio) memorizzati sul disco nel formato altamente organizzato e standardizzato di PyTorch formato Tensorrichiesto dalla GPU. Ciò richiede logica personalizzata per l'indicizzazione, il caricamento, il preprocessing e infine il batching.

Principali Sfide nei Dataset del Mondo Reale

  • Caos nei Dati: Dati sparsi su più cartelle, spesso indicizzati solo da file CSV.
  • Preprocessing Richiesto: Le immagini potrebbero richiedere ridimensionamento, normalizzazione o ampliamento prima di essere convertite in tensori.
  • Obiettivo di Efficienza: I dati devono essere forniti alla GPU in batch ottimizzati e non bloccanti per massimizzare la velocità di addestramento.
La Soluzione di PyTorch: Separazione delle Responsabilità
PyTorch impone una separazione delle responsabilità: il Dataset si occupa del "cosa" (come accedere a un singolo campione e etichetta), mentre il DataLoader si occupa del "come" (batching efficiente, mescolamento e consegna multithread).
data_pipeline.py
TERMINALEbash — data-env
> Pronto. Clicca "Esegui" per eseguire.
>
ISPEZIONATORE TENSORIIn tempo reale

Esegui il codice per ispezionare i tensori attivi
Domanda 1
Qual è il ruolo principale di un oggetto PyTorch Datasetobject?
Organizzare i campioni in mini-batch e mescolarli.
Definire la logica per recuperare un singolo campione preprocessato.
Eseguire la moltiplicazione matriciale all'interno del modello.
Domanda 2
Quale DataLoader parametro abilita il caricamento parallelo dei dati usando più core CPU?
device_transfer
batch_size
num_workers
async_load
Domanda 3
Se le tue immagini grezze hanno tutte dimensioni diverse, quale componente è principalmente responsabile del ridimensionamento a una dimensione uniforme (ad esempio $224 \times 224$)?
Il DataLoader's collate_fn.
Il processore dedicato alle immagini della GPU.
La funzione di trasformazione applicata all'interno del Dataset's __getitem__ metodo.
Sfida: Progetto del Caricatore Immagini Personalizzato
Definisci la struttura necessaria per la classificazione di immagini nel mondo reale.
Stai creando un CustomDataset per 10.000 immagini indicate da un singolo file CSV contenente percorsi ed etichette.
Passo 1
Quale metodo obbligatorio deve restituire il numero totale di campioni?
Soluzione:
Il __len__ metodo.
Concept: Defines the epoch size.
Passo 2
Qual è l'ordine corretto delle operazioni all'interno di __getitem__(self, index)?
Soluzione:
1. Cerca il percorso del file usando index.
2. Carica i dati grezzi (ad esempio, Immagine).
3. Applica le trasformazioni necessarie transforms.
4. Restituisci il Tensor elaborato e l'etichetta.