Dataset и DataLoader — учимся работать с данными | PyTorch версии 2.xx

В этом видео продолжаем изучать PyTorch и разбираемся, как подготовить данные для обучения нейронных сетей. Обучение нейросети начинается не с создания модели, а с подготовки данных. В PyTorch для этого используются два важных класса: Dataset и DataLoader. 📌 В этом видео вы узнаете: • Как могут храниться данные для разных задач машинного обучения. • Зачем нужен класс Dataset и почему его часто приходится реализовывать самостоятельно. • Как работают методы __init__(), __len__() и __getitem__(). • Как создать собственный класс датасета в PyTorch. • Для чего нужен DataLoader и как он разбивает данные на батчи. • Что делают параметры batch_size, shuffle и num_workers. • Как получить батчи данных и подготовить их для обучения нейронной сети. 🎓 КУРСЫ с задачами: https://clck.ru/3WAbcW 📚 МАТЕРИАЛЫ К ВИДЕО • Создание датасета для YOLO_1: https://clck.ru/3WRepV • Код примеров из видео: https://clck.ru/3WRec4 ⏱ ТАЙМ-КОДЫ 00:00 — Введение 00:45 — Хранение данных. 02:08 — Данные перед подачей в сеть. 03:03 — Класс Dataset. 04:25 — Класс DataLoader. 05:10 — Пример создания датасета. 📌 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ • Telegram-канал: https://t.me/dubinin_ser • Плейлист: • Следующее видео: 💬 ОБСУДИМ ТЕМУ Если видео было полезным, подписывайтесь на канал, ставьте лайки и задавайте вопросы в комментариях! #PyTorch #MachineLearning #DeepLearning #DataScience