PyTorch Dataset의 transform, target_transform, transforms 활용 가이드

핵심 기술

이 글은 PyTorch의 torchvision.datasets에서 제공하는 transform, target_transform, 그리고 transforms의 차이점과 사용법을 설명하며, 특히 OxfordIIITPet 데이터셋을 예시로 활용하여 실제 적용 방안을 보여줍니다.

기술적 세부사항

• transform: 데이터(입력값) 자체를 변환하는 함수에 사용됩니다. 하나의 파라미터를 받으며, Resize와 같은 이미지 변환 라이브러리를 적용할 수 있습니다.
• target_transform: 레이블(타겟값)을 변환하는 함수에 사용됩니다. 하나의 파라미터를 받으며, 레이블을 특정 형식으로 변경할 때 활용됩니다.
• transforms: 데이터와 타겟 모두를 변환하는 함수에 사용됩니다. 두 개의 파라미터(데이터, 타겟)를 받습니다.
• 동시 사용 규칙: transform과 target_transform은 동시에 사용될 수 있지만, transforms는 단독으로 사용해야 하며 transform 또는 target_transform과 함께 사용할 수 없습니다.
• 라이브러리 활용: torchvision.datasets.OxfordIIITPet 및 torchvision.transforms.v2.Resize 등을 사용하여 데이터셋 로딩 및 변환 과정을 시연합니다.
• 함수 정의 및 적용: 사용자 정의 함수를 transform 인자로 전달하여 변환 로직을 구현하는 방법을 보여줍니다. (예: tf_func)

개발 임팩트

• 데이터셋의 유연한 전처리를 통해 모델 학습 효율성을 높일 수 있습니다.
• transform과 target_transform을 정확히 이해하고 사용함으로써 코드의 명확성과 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.
• 다양한 변환 기법을 적용하여 데이터 증강(Data Augmentation) 효과를 극대화할 수 있습니다.

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