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De Conjuntos de Datos Juguetes a Caos del Mundo Real
EvoClass-AI002Lección 5
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1. Puentes el Abismo: Fundamentos de Carga de Datos

Los modelos de Aprendizaje Profundo prosperan con datos limpios y consistentes, pero los conjuntos de datos del mundo real son inherentemente desordenados. Debemos pasar de pruebas predefinidas (como MNIST) a gestionar fuentes no estructuradas donde la carga de datos en sí misma es una tarea compleja de coordinación. La base de este proceso reside en las herramientas especializadas de PyTorch para la gestión de datos.

El desafío central consiste en transformar datos crudos y dispersos (imágenes, texto, archivos de audio) almacenados en disco en el formato PyTorch altamente organizado y estandarizadoformato de Tensoresperado por la GPU. Esto requiere lógica personalizada para indexar, cargar, preprocesar y, finalmente, agrupar en lotes.

Principales Desafíos en Datos del Mundo Real

  • Caos de Datos:Datos dispersos en múltiples directorios, a menudo indexados solo por archivos CSV.
  • Preprocesamiento Necesario:Las imágenes pueden requerir redimensionamiento, normalización o aumentación antes de convertirse en tensores.
  • Objetivo de Eficiencia:Los datos deben entregarse a la GPU en lotes optimizados y sin bloqueo para maximizar la velocidad de entrenamiento.
La Solución de PyTorch: Desacoplar Responsabilidades
PyTorch impone una separación de responsabilidades: el Dataset maneja el "qué" (cómo acceder a una sola muestra y etiqueta), mientras que el DataLoader maneja el "cómo" (agrupación eficiente, barajado y entrega multihilo).
data_pipeline.py
TERMINALbash — data-env
> Listo. Haz clic en "Ejecutar" para ejecutar.
>
INSPECTOR DE TENSORESEn Vivo

Ejecuta el código para inspeccionar tensores activos
Pregunta 1
¿Cuál es el papel principal de un objeto PyTorch Datasetobject?
Organizar muestras en mini-lotes y barajarlas.
Definir la lógica para recuperar una sola muestra preprocesada.
Realizar la multiplicación matricial dentro del modelo.
Pregunta 2
¿Qué parámetro de DataLoaderhabilita la carga paralela de datos usando múltiples núcleos de CPU?
device_transfer
batch_size
num_workers
async_load
Pregunta 3
Si tus imágenes crudas tienen todos tamaños diferentes, ¿qué componente es principalmente responsable de redimensionarlas a una dimensión uniforme (por ejemplo, $224 \times 224$)?
El collate_fn.
El procesador de imágenes dedicado de la GPU.
La función de transformación aplicada dentro del método __getitem__del Dataset.
Desafío: El Plan Maestro del Cargador Personalizado de Imágenes
Define la estructura necesaria para la clasificación de imágenes del mundo real.
Estás construyendo un CustomDataset para 10,000 imágenes indexadas por un único archivo CSV que contiene rutas y etiquetas.
Paso 1
¿Qué método obligatorio debe devolver el número total de muestras?
Solución:
El __len__del Dataset.
Concepto: Define el tamaño del ciclo.
Paso 2
¿Cuál es el orden correcto de operaciones dentro de __getitem__(self, index)?
Solución:
1. Buscar la ruta del archivo usando index.
2. Cargar los datos crudos (por ejemplo, Imagen).
3. Aplicar las transformaciones necesarias transforms.
4. Devolver el Tensor procesado y la Etiqueta.