작성자: YAGI

최종 수정일: 2023-08-07

• 2023.08.06: 코드 작성 완료
• 2023.08.07: READ ME 작성 완료
• 2023.08.07: 프로젝트 종료

• 프로젝트 기간: 2023-08-06 ~ 2023-08-07

• 해당 프로젝트는 Alex Krizhevsky의 「Learning multiple layers of features from tiny images」(2009)를 바탕으로 하고 있습니다.

Alex Krizhevsky. (2009). Learning multiple layers of features from tiny images.

   파이토치(Pytorch)의 'Dataset' 형식으로 된 Cifar-10 데이터셋을 제공합니다. 기존 파이토치 Dataset과 마찬가지로 DataLoader를 이용하여 순회 가능한 객체(Iterable)를 구현할 수 있습니다.

from torch.utils.data import DataLoader
from cifar10ForPytorch.datasets import Cifar10Dataset

#is_train: True -> 학습 데이터, False -> 검증 데이터
#flatten: True -> 3072, False -> 32 × 32 * 3
#normalize: True -> 0 ~ 1, False -> 0 ~ 255
#root: 데이터셋 저장 위치
dataset = Cifar10Dataset(
    is_train=True,
    flatten=False,
    normalize=True,
    root='./cifar10ForPytorch/cifar10'
)

#DataLoader
dataLoader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=False)

Language

+ Python 3.9.12

Library

+ pytorch 1.12.0

This project is licensed under the terms of the MIT license.