PyTorch에서 transform, target_transform, transforms의 차이점
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- PyTorch를 사용하는 머신러닝/딥러닝 개발자
- 데이터 전처리 및 변환 관련 기술을 학습하고자 하는 중급 이상 개발자
- transform API의 구체적 활용법을 이해하고자 하는 개발자
핵심 요약
- transform은 입력 데이터(
transform
)에만 적용되는 함수로,Resize()
,RandomHorizontalFlip()
등의 기본 변환 함수를 사용 가능 - target_transform은 라벨(
target
)에만 적용되는 함수로,transform
과는 다른 인자를 사용 - transforms는 두 개의 인자(데이터와 라벨)를 동시에 처리하는 함수로,
transform
또는target_transform
과 동시 사용 불가 - 실험 결과에 따르면
target_transform
과transforms
는 실제 사용 시 효과가 없음
섹션별 세부 요약
1. `transform`의 정의 및 사용 예시
transform
은 데이터 전처리에 사용되며, 단일 인자(transform
)를 받는 함수만 사용 가능- 예:
Resize(size=[100, 50])
를 사용하여 이미지 크기 조정 transform
은 데이터와 라벨을 별도로 처리하는 경우에 유용
2. `target_transform`의 정의 및 사용 예시
target_transform
은 라벨(target
)에만 적용되는 함수로,transform
과는 다른 인자를 사용- 예:
tf_func(target)
과 같이 라벨에 특정 작업을 수행 target_transform
은 라벨의 형식 변환이나 주석 추가 등에 사용 가능
3. `transforms`의 정의 및 한계
transforms
는 데이터와 라벨 모두를 처리하는 함수로, 두 개의 인자(transform, target)를 받음transforms
는transform
또는target_transform
과 동시 사용 불가- 실험 결과에 따르면
transforms
는 실제 사용 시 효과가 없음
4. `transform`, `target_transform`, `transforms`의 동시 사용 가능 여부
transform
과target_transform
은 동시 사용 가능transforms
는transform
또는target_transform
과 동시 사용 불가transforms
의 사용 시 예외 처리가 필요하며, 실제 활용성은 낮음
5. `transforms` 사용 시 예외 및 실험 결과
transforms
를 사용하는 경우, 예외 처리가 필요하며 데이터가 제대로 변환되지 않을 수 있음- 실험 결과에 따르면
target_transform
과transforms
는 실제 사용 시 효과가 없음 transform
만 사용하는 것이 더 간결하고 안정적
결론
transform
은 데이터 처리,target_transform
은 라벨 처리에 사용transforms
는 두 개의 인자를 처리하지만, 실제 활용성은 낮음target_transform
과transforms
는 실험 결과에 따르면 사용을 권장하지 않음- 데이터 전처리 시
transform
만 사용하는 것이 효율적且 안정적