[PyTorch] Transform

Transform (변형)

데이터가 항상 학습에 필요한 최종 처리가 된 형태로 제공되지 않음
-> 변형(transform)을 해서 데이터를 조작하고 학습에 적합하게 만듬

모든 TorchVision 데이터셋들은 변형 로직을 갖는, 호출 가능한 객체(callable)를 받는 매개변수 두개를 갖음

• 특징(feature): transform
• 정답(label): target_transform

import torch
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda

ds = datasets.FashionMNIST(
    root = "data",
    train = True,
    download = True,
    transform = ToTensor(),
    target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(10, dtype=torch.float.scatter_(0, torch.tensor(y), value=1)))
)

ToTensor()는 PIL Image나 NumPy ndarray를 FloatTensor로 변환하고, 이미지의 픽셀의 크기(intensity) 값을 [0., 1.] 범위로 비례하여 조정(scale)
Lambda 변형은 사용자 정의 람다 함수를 적용