PyTorch-데이터로드

PyTorch에는 데이터 세트를로드하고 준비하는 데 사용되는 torchvision이라는 패키지가 포함되어 있습니다. 여기에는 데이터 세트의 변환 및로드에 도움이되는 Dataset 및 DataLoader라는 두 가지 기본 함수가 포함되어 있습니다.

데이터 세트

데이터 세트는 주어진 데이터 세트에서 데이터 포인트를 읽고 변환하는 데 사용됩니다. 구현할 기본 구문은 다음과 같습니다.

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root = './data', train = True,
   download = True, transform = transform)

DataLoader는 데이터를 섞고 배치하는 데 사용됩니다. 다중 처리 작업자와 병렬로 데이터를로드하는 데 사용할 수 있습니다.

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size = 4,
   shuffle = True, num_workers = 2)

예 : CSV 파일로드

Python 패키지 Panda를 사용하여 csv 파일을로드합니다. 원본 파일의 형식은 다음과 같습니다. (이미지 이름, 랜드 마크 68 개-각 랜드 마크에는 축, y 좌표가 있음)

landmarks_frame = pd.read_csv('faces/face_landmarks.csv')

n = 65
img_name = landmarks_frame.iloc[n, 0]
landmarks = landmarks_frame.iloc[n, 1:].as_matrix()
landmarks = landmarks.astype('float').reshape(-1, 2)