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, transform과는 다른 인자를 사용
  • transforms두 개의 인자(데이터와 라벨)를 동시에 처리하는 함수로, transform 또는 target_transform동시 사용 불가
  • 실험 결과에 따르면 target_transformtransforms실제 사용 시 효과가 없음

섹션별 세부 요약

1. `transform`의 정의 및 사용 예시

  • transform데이터 전처리에 사용되며, 단일 인자(transform)를 받는 함수만 사용 가능
  • 예: Resize(size=[100, 50])를 사용하여 이미지 크기 조정
  • transform데이터와 라벨을 별도로 처리하는 경우에 유용

2. `target_transform`의 정의 및 사용 예시

  • target_transform은 라벨(target)에만 적용되는 함수로, transform과는 다른 인자를 사용
  • 예: tf_func(target)과 같이 라벨에 특정 작업을 수행
  • target_transform라벨의 형식 변환이나 주석 추가 등에 사용 가능

3. `transforms`의 정의 및 한계

  • transforms데이터와 라벨 모두를 처리하는 함수로, 두 개의 인자(transform, target)를 받음
  • transformstransform 또는 target_transform동시 사용 불가
  • 실험 결과에 따르면 transforms실제 사용 시 효과가 없음

4. `transform`, `target_transform`, `transforms`의 동시 사용 가능 여부

  • transformtarget_transform동시 사용 가능
  • transformstransform 또는 target_transform동시 사용 불가
  • transforms의 사용 시 예외 처리가 필요하며, 실제 활용성은 낮음

5. `transforms` 사용 시 예외 및 실험 결과

  • transforms를 사용하는 경우, 예외 처리가 필요하며 데이터가 제대로 변환되지 않을 수 있음
  • 실험 결과에 따르면 target_transformtransforms실제 사용 시 효과가 없음
  • transform만 사용하는 것이 더 간결하고 안정적

결론

  • transform데이터 처리, target_transform라벨 처리에 사용
  • transforms두 개의 인자를 처리하지만, 실제 활용성은 낮음
  • target_transformtransforms실험 결과에 따르면 사용을 권장하지 않음
  • 데이터 전처리 시 transform만 사용하는 것이 효율적안정적