[PyTorch] DataLoader 이해하기 — Part 1

Dataset & DataLoader 작성법 (Unlabeled)

순서 1. 해당 폴더 안의 데이터 파일 경로를 리스트에 담아두는 과정이 필요하다.

사용할 데이터 파일들의 경로를 리스트에 담기

순서 2. 다음은 이미지 전처리에 대한 고민을 할 차례이다.

이미지 데이터의 전처리

순서 3. Dataset 을 상속받아 나만의 데이터셋 인스턴스를 생성해주는 클래스를 구현한다.

나만의 데이터셋 클래스

순서 4. 마지막으로, DataLoader 에 나만의 데이터셋을 넣어 보자.

최종 DataLoader 작성

Dataset & DataLoader 작성 (Labeled)

방법 1 . ImageFolder 사용하기

STL-10 데이터셋 (https://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/)
ImageFolder & DataLoader 작성 예시

방법 2. __getitem__ 에서 라벨 관련 정보 추가하기

이미지 데이터의 자료형과 라벨을 반환하는 데이터셋 클래스

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AI researcher at Promedius Inc. Especially interested in theoretical physics, mathematics and deep learning.

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