torch.utils.dataやtorvisionなどのPyTorchデータ処理ツールボックス

データ処理ツールボックスの概要

Pytorchにはデータ処理（データの読み込み、データの前処理、データの拡張など）が含まれます。主なツールキットとそれらの相互関係を図に示し

ます。

1. Dataset：は抽象クラスです。他のデータセットはこのクラスを継承し、2つのメソッド（getitem、len）を書き換える必要があります。
2. DataLoader：新しいイテレーターを定義して、バッチ読み取りを実装し、データをシャッフルし、並行加速やその他の機能を提供します。
3. random_split：データセットをランダムに分割して、指定された長さの重複しない新しいデータセットにします。
4. サンプラー：複数のサンプリング機能

図の中央にあるトーチビジョンは、4つのカテゴリを含むPytorch視覚化処理ツールです。

1. データセット：設計でtorch.utils.data.Datasetから継承された、一般的に使用されるデータセットの読み込みを提供します
2. モデル：ディープラーニングでさまざまなクラシックネットワーク構造とトレーニング済みモデルを提供します（事前トレーニング済み= Trueが選択されている場合）
3. 変換：主にTensorおよびPIL Imageオブジェクトの操作を含む、一般的なデータ前処理操作
4. utils：2つの関数が含まれています。1つはmake_gridで、グリッドに複数の画像をつなぎ合わせることができます。もう1つは、テンソルを画像として保存できるsave_imgです。