Cara melakukan pra -proses data dengan pytorch di centOs

Memroses data pitorch dengan cekap pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut:

1. Pemasangan Ketergantungan: Kemas kini sistem pertama dan pasang Python 3 dan PIP:

    Kemas kini sudo yum -y
   sudo yum memasang python3 -y
   sudo yum memasang python3 -pip -y

   Kemudian, muat turun dan pasang CUDA Toolkit dan Cudnn dari laman web NVIDIA rasmi mengikut versi CentOS dan model GPU anda.

2. Konfigurasi Persekitaran Maya (disyorkan): Gunakan Conda untuk membuat dan mengaktifkan persekitaran maya baru, sebagai contoh:

    Conda create -n pytorch python = 3.8
   Pytorch diaktifkan Conda

3. Pemasangan Pytorch: Dalam persekitaran maya yang diaktifkan, gunakan conda atau PIP untuk memasang pytorch. Versi yang menyokong CUDA adalah seperti berikut:

    Conda Pasang Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 11.3 -C Pytorch # Laraskan Nombor Versi Cudatoolkit untuk Memadankan Versi CUDA Anda

   Atau gunakan PIP (anda mungkin perlu menentukan versi CUDA):

    Pip Pasang Torch Torchvision Torchaudio

4. Data Preprocessing and Enhancement: Gunakan Modul torchvision.transforms untuk preprocessing dan peningkatan data. Contoh berikut menunjukkan saiz semula imej, flip mendatar rawak, penukaran kepada tensor, dan normalisasi:

    obor import
   Import Torchvision
   dari import torchvision transformasi
   
   transform = transforms.compose ([
       transforms.resize ((224, 224)),
       transforms.randomhorizontalflip (),
       transforms.totensor (),
       Transforms.normalize ((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
   ])
   
   dataset = torchvision.datasets.imageFolder (root = 'path/to/data', transform = transform)
   dataloader = obor.utils.data.dataloader (dataset, batch_size = 32, shuffle = true)

5. Dataset Custom: Untuk dataset tersuai, mewarisi kelas torch.utils.data.Dataset dan melaksanakan kaedah __getitem__ dan __len__ . Contohnya:

    Import OS
   dari gambar import pil
   dari dataset import obor.utils.data
   
   Kelas myDataset (dataset):
       def __init __ (diri, root_path, label):
           self.root_path = root_path
           self.labels = label # Senarai label untuk imej self.image_files yang sepadan = [f untuk f dalam os.listdir (root_path) jika f.endswith (('. jpg', '.png')]]
           img_path = os.path.join (self.root_path, self.image_files [index])
           img = image.open (img_path)
           label = self.labels [indeks]
           Kembali IMG, label
   
       def __len __ (diri):
           kembali len (self.image_files)

6. Memuatkan Data: Gunakan torch.utils.data.DataLoader untuk memuatkan dan membatalkan data:

    dari obor.utils.data import dataloader
   
   my_dataset = myDataset ('Path/to/your/Data', [0,1,0,1, ...]) # Ganti 'Path/to/your/Data' dan senarai tag Data_Loader = DataLoader (dataset = my_dataset, batch_size = 64, shuffle

   Ingatlah untuk menggantikan laluan pemegang tempat dan label dengan data sebenar anda. Parameter num_workers boleh diselaraskan mengikut bilangan teras CPU untuk meningkatkan kelajuan pemuatan data.

Melalui langkah -langkah di atas, anda boleh melengkapkan pra -proses preprocessing pytorch pada CentOS. Jika anda mempunyai sebarang pertanyaan, sila rujuk dokumentasi Pytorch rasmi atau dapatkan sokongan komuniti.

Atas ialah kandungan terperinci Cara melakukan pra -proses data dengan pytorch di centOs. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!