반응형 utils1 [Pytorch] 커스텀 데이터셋 만들기 커스텀 데이터셋을 만들어서 사용 딥러닝은 기본적으로 대량의 데이터를 이용하여 모델을 학습시킨다. 하지만 데이터를 한 번에 메모리에 불러와서 훈련시키면 시간과 비용 측면에서 효율적이지 않다. 따라서 데이터를 한 번에 다 부르지 않고 조금씩 나누어 불러서 사용하는 방식이 커스텀 데이터셋(custom dataset)이다. CustomDataset 클래스를 구현하기 위해서는 다음과 같은 형태를 취해야 한다. class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): # 필요한 변수를 선언하고, 데이터셋의 전처리를 해주는 함수 def __len__(self): # 데이터셋의 길이, 총 샘플의 수를 가져오는 함수 def __getitem__(self, i.. 2023. 3. 3. 이전 1 다음