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PyTorch의 데이터 로딩 및 변환 (Dataset과 DataLoader)딥러닝 모델을 학습할 때 데이터의 효율적인 로딩과 변환은 매우 중요한 요소입니다. PyTorch는 이를 위해 torch.utils.data 모듈을 제공하며, Dataset과 DataLoader를 활용하면 데이터를 손쉽게 다룰 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 PyTorch에서 데이터를 로딩하고 변환하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.1. PyTorch 데이터 로딩 개요PyTorch에서는 데이터셋을 다룰 때 크게 두 가지 주요 클래스를 사용합니다.Dataset: 데이터를 불러오는 기본 단위로, 사용자 정의 데이터셋을 만들 때 상속하여 사용합니다.DataLoader: Dataset을 효율적으로 불러오고 배치 단위로 데이터를 나누어 학습할..

PyTorch 이미지 데이터 및 텍스트 데이터 로딩PyTorch는 강력한 데이터 처리 기능을 제공하여 딥러닝 모델을 효율적으로 학습할 수 있도록 돕습니다. 특히, torchvision과 torchtext를 활용하면 이미지와 텍스트 데이터를 쉽게 로드하고 변환할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 PyTorch를 사용하여 이미지 및 텍스트 데이터를 로딩하는 방법을 상세히 설명하겠습니다.1. PyTorch에서 데이터 로딩 개요PyTorch는 Dataset과 DataLoader를 사용하여 데이터를 효율적으로 관리합니다.torch.utils.data.Dataset: 데이터셋을 정의하고 개별 데이터를 불러오는 역할을 합니다.torch.utils.data.DataLoader: 배치(batch) 단위로 데이터를 로딩하며..

PyTorch Dataset과 DataLoader 활용법PyTorch에서 데이터 처리는 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 모델 학습에 적절히 공급하기 위해 PyTorch에서는 Dataset과 DataLoader라는 두 가지 핵심 클래스를 제공합니다. 본 포스팅에서는 이 두 개념을 이해하고, 직접 활용하는 방법을 예제 코드와 함께 설명하겠습니다.1. Dataset 클래스 개요Dataset 클래스는 PyTorch에서 데이터를 로드하는 기본 단위입니다. PyTorch의 torch.utils.data.Dataset 클래스를 상속하여 사용자의 필요에 맞게 커스텀 데이터셋을 만들 수 있습니다.1.1 Dataset 클래스의 주요 메서드Dataset을 커스텀하게 정의하기 위해서는 ..