डेटा लोडिंग को गहराई से समझें

PyTorch के साथ Deep Learning परिचय

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

हमारा animals डेटासेट

import pandas as pd
animals = pd.read_csv('animal_dataset.csv')

animal_name	hair	feathers	eggs	milk	predator	legs	tail	type
sparrow	0	1	1	0	0	2	1	0
eagle	0	1	1	0	1	2	1	0
cat	1	0	0	1	1	4	1	1
dog	1	0	0	1	0	4	1	1
lizard	0	0	1	0	1	4	1	2

प्रकार श्रेणियाँ: bird (0), mammal (1), reptile (2)

हमारा animals डेटासेट: फीचर्स परिभाषित करना

import numpy as np

# इनपुट फीचर्स परिभाषित करें
features = animals.iloc[:, 1:-1]


X = features.to_numpy()
print(X)

[[0 1 1 0 0 2 1]
 [0 1 1 0 1 2 1]
 [1 0 0 1 1 4 1]
 [1 0 0 1 0 4 1]
 [0 0 1 0 1 4 1]]

animals डेटासेट पर लौटें: लक्ष्य मान परिभाषित करना

# लक्ष्य मान (ग्राउंड ट्रुथ) परिभाषित करें
target = animals.iloc[:, -1]
y = target.to_numpy()
print(y)

[0 0 1 1 2]

TensorDataset

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset


# डेटासेट क्लास इंस्टैंशिएट करें
dataset = TensorDataset(torch.tensor(X), torch.tensor(y))


# एक individual सैंपल एक्सेस करें
input_sample, label_sample = dataset[0]
print('input sample:', input_sample)  
print('label sample:', label_sample)

input sample: tensor([0, 1, 1, 0, 0, 2, 1])
label sample: tensor(0)

DataLoader

from torch.utils.data import DataLoader


batch_size = 2

shuffle = True


# एक DataLoader बनाएँ
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle)

Epoch: training dataloader के माध्यम से एक पूरा पास
Generalization: मॉडल unseen डेटा पर भी अच्छा प्रदर्शन करे

DataLoader

# dataloader पर iterate करें
for batch_inputs, batch_labels in dataloader:
    print('batch_inputs:', batch_inputs)
    print('batch_labels:', batch_labels)

batch_inputs: tensor([[1, 0, 0, 1, 1, 4, 1],
        [1, 0, 0, 1, 0, 4, 1]])
batch_labels: tensor([1, 1])

batch_inputs: tensor([[0, 1, 1, 0, 1, 2, 1],
        [0, 0, 1, 0, 1, 4, 1]])
batch_labels: tensor([0, 2])

batch_inputs: tensor([[0, 1, 1, 0, 0, 2, 1]])
batch_labels: tensor([0])

अभ्यास करते हैं!

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