PyTorch 1.3 : Getting Started : カスタムデータセット、データローダを書いて変換する (翻訳/解説)

【PyTorch 1.3 : Getting Started】
◆ 顔姿勢データセット、データローダと変換
PyTorch は TensorFlow とともに多く利用されている深層学習フレームワークです。11 月に PyTorch 1.3.1 がリリースされています。1.3 では機能が大幅に追加されてドキュメントも追加・修正が入っていますので、順次再翻訳していきます。
今回は Getting Started から、データローダを扱うチュートリアルです。題材は顔姿勢のデータセットで、各画像には 68 の異なる目印ポイントがアノテーションとして提供されています。そして torch.utils.data パッケージの Dataset と DataLoader、更には Transform をどのように利用してデータのローディングを実装するかを見ていきます。
チュートリアルは「Getting Started」「画像」「音声」「テキスト「強化学習」「分散訓練」等々のカテゴリーに分かれています。
http://torch.classcat.com/2019/12/14/pytorch-1-3-getting-started-data-loading/?fbclid=IwAR0dKHNHx56wwJohWKwY65owVOuZrL7NtIGRPxWeYdYNAjvELBAD_X5X9G8