Пишем свой Dataset в PyTorch | PyTorch версии 2.xx

В этом видео разбираем создание кастомного датасета в PyTorch для задачи классификации изображений на примере набора данных MNIST. Вы узнаете, как правильно структурировать папки с изображениями, разберётесь в особенностях разметки (one-hot векторы против индексов классов) и научитесь писать собственный класс, наследующий Dataset, для подготовки данных к обучению нейросети. 🎓 КУРСЫ с задачами: https://clck.ru/3WAbcW 📚 МАТЕРИАЛЫ К ВИДЕО • Код примеров из видео: https://clck.ru/3WRec4 ⏱ ТАЙМ-КОДЫ 00:00 — Введение 00:42 — Набор MNIST. 01:05 — Как можно использовать MNIST. 03:08 — Как будем размечать данные. 06:22 — Как будем хранить данные. 07:24 — Создание датасета. 📌 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ • Плейлист: https://www.youtube.com/playlist?list=PLI-elS-dSdUs • Следующее видео: 💬 ОБСУДИМ ТЕМУ Остались вопросы или хотите разобрать какой-то момент подробнее (например, преобразования изображений или работу с батчами)? Напишите в комментариях. #PyTorch #Нейросети #MNIST #Dataset