들어가기 전에

이번 강의에서는 NotMNIST 데이터를 활용해 PyTorch Dataset, DataLoader를 활용하는 방법을 알아봅니다. Dataset을 통해 Data를 다운로드 받고, Data 입력 형태를 정의합니다. DataLoader를 통해서 딥러닝 네트워크에 데이터를 피딩하는 방법을 익힙니다. Custom Dataset에서 두 method를 실제 코딩을 통해 배워봅시다.

• 잠깐!! 실습 자료가 아직 준비 중에 있습니다. 오류여부를 꼼꼼히 검토한 후 오픈 예정이니 조금만 기다려주세요 :)

학습 목표 

• PyTorch의 Dataset 클래스를 Custom Dataset을 만들 수 있다.
• PyTorch Dataset을 입력으로 받아 PyTorch DataLoader를 만들 수 있다.

강의 영상

강의는 재미있게 잘 들으셨나요? 오늘 배운 내용은 한번에 이해하기 어려운 내용이니, 여러 번으로 쪼개서 학습해보세요. :)

한번은 강의 영상을 집중해서 듣고, 다른 한번은 교수님이 말씀하신 것과 같이 클론코딩을 통해 Dataset, DataLoader를 만들어 볼 수도 있겠습니다. 클론코딩 이후엔 다른 데이터셋을 통해 Dataset, DataLoader을 만들어보며 복습해봅시다.

다양한 데이터셋을 볼 수 있는 곳

-> https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html

강의에서 교수님이 보여주신 source code 

-> https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/datasets/mnist.html#MNIST

Reference

• Pytorch Dataset, Dataloader 튜토리얼