Aprende Trabajando con Conjuntos de Datos

Para simplificar la preparación de datos para modelos de aprendizaje automático y permitir un procesamiento por lotes eficiente, mezcla aleatoria y gestión de datos, PyTorch proporciona las utilidades TensorDataset y DataLoader.

Carga e inspección del conjunto de datos

Utilizaremos un conjunto de datos (wine.csv) que contiene información sobre diferentes tipos de vino, incluidas sus características y las etiquetas de clase correspondientes.

Primero, cargaremos el conjunto de datos e inspeccionaremos su estructura para comprender las características y la variable objetivo:


              123
            
import pandas as pd
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
print(wine_df.head())

Creación de un TensorDataset

El siguiente paso es separar las características y el objetivo, convertirlos en tensores de PyTorch y utilizar estos tensores directamente para crear un TensorDataset. Nos aseguraremos de que las características sean de tipo float32 (para manejar números de punto flotante) y el objetivo sea de tipo long (un tipo de entero de 64 bits adecuado para etiquetas).

import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
# Separate features and target
features = wine_df.drop(columns='quality').values
target = wine_df['quality'].values
# Create TensorDataset
wine_dataset = TensorDataset(
    torch.tensor(features, dtype=torch.float32),  # Features tensor
    torch.tensor(target, dtype=torch.long)        # Target tensor
)

Uso de DataLoader para el procesamiento por lotes

Para facilitar el procesamiento por lotes, el barajado y la carga eficiente de datos durante el entrenamiento, envolvemos el TensorDataset en un DataLoader. Este paso es crucial para gestionar el flujo de datos hacia el modelo durante el entrenamiento, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes. El DataLoader nos permite:

Procesamiento por lotes: dividir los datos en fragmentos más pequeños y manejables (lotes) para el entrenamiento, lo que optimiza el uso de memoria y permite actualizaciones de gradiente después de cada lote;
Barajado: aleatorizar el orden del conjunto de datos, lo que ayuda a romper cualquier orden inherente en los datos y evita que el modelo aprenda patrones espurios;
Carga eficiente: manejar automáticamente la obtención y el preprocesamiento de los datos para cada lote durante el entrenamiento, reduciendo la sobrecarga.


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import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
# Separate features and target
features = wine_df.drop(columns='quality').values
target = wine_df['quality'].values
# Create TensorDataset
wine_dataset = TensorDataset(
    torch.tensor(features, dtype=torch.float32),  # Features tensor
    torch.tensor(target, dtype=torch.long)        # Target tensor
)
# Wrap the dataset in a DataLoader
wine_loader = DataLoader(
    wine_dataset,  # TensorDataset
    batch_size=32, # Number of samples per batch
    shuffle=True   # Randomize the order of the data
)

Con esta configuración, el DataLoader garantiza que el modelo reciba lotes de datos de manera eficiente y en orden aleatorio. Esto es especialmente importante para el entrenamiento de redes neuronales, ya que ayuda al modelo a generalizar mejor a datos no vistos.

Iteración sobre el DataLoader

Ahora podemos iterar sobre el DataLoader para acceder a los lotes de datos. Cada lote contiene una tupla (batch_features, batch_targets):


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import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
# Separate features and target
features = wine_df.drop(columns='quality').values
target = wine_df['quality'].values
# Create TensorDataset
wine_dataset = TensorDataset(
    torch.tensor(features, dtype=torch.float32),  # Features tensor
    torch.tensor(target, dtype=torch.long)        # Target tensor
)
# Wrap the dataset in a DataLoader
wine_loader = DataLoader(
    wine_dataset,  # TensorDataset
    batch_size=32, # Number of samples per batch
    shuffle=True   # Randomize the order of the data
)
# Iterate through batches
for batch_idx, (batch_features, batch_targets) in enumerate(wine_loader):
    print(f"Batch {batch_idx+1}")
    print(f"Features: {batch_features}")
    print(f"Targets: {batch_targets}")
    print("-" * 30)

¿Todo estuvo claro?

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Sección 2. Capítulo 5

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Carga e inspección del conjunto de datos

Utilizaremos un conjunto de datos (wine.csv) que contiene información sobre diferentes tipos de vino, incluidas sus características y las etiquetas de clase correspondientes.

Primero, cargaremos el conjunto de datos e inspeccionaremos su estructura para comprender las características y la variable objetivo:


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import pandas as pd
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
print(wine_df.head())

Creación de un TensorDataset

import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
# Separate features and target
features = wine_df.drop(columns='quality').values
target = wine_df['quality'].values
# Create TensorDataset
wine_dataset = TensorDataset(
    torch.tensor(features, dtype=torch.float32),  # Features tensor
    torch.tensor(target, dtype=torch.long)        # Target tensor
)

Uso de DataLoader para el procesamiento por lotes

Procesamiento por lotes: dividir los datos en fragmentos más pequeños y manejables (lotes) para el entrenamiento, lo que optimiza el uso de memoria y permite actualizaciones de gradiente después de cada lote;
Barajado: aleatorizar el orden del conjunto de datos, lo que ayuda a romper cualquier orden inherente en los datos y evita que el modelo aprenda patrones espurios;
Carga eficiente: manejar automáticamente la obtención y el preprocesamiento de los datos para cada lote durante el entrenamiento, reduciendo la sobrecarga.


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import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
# Separate features and target
features = wine_df.drop(columns='quality').values
target = wine_df['quality'].values
# Create TensorDataset
wine_dataset = TensorDataset(
    torch.tensor(features, dtype=torch.float32),  # Features tensor
    torch.tensor(target, dtype=torch.long)        # Target tensor
)
# Wrap the dataset in a DataLoader
wine_loader = DataLoader(
    wine_dataset,  # TensorDataset
    batch_size=32, # Number of samples per batch
    shuffle=True   # Randomize the order of the data
)

Iteración sobre el DataLoader

Ahora podemos iterar sobre el DataLoader para acceder a los lotes de datos. Cada lote contiene una tupla (batch_features, batch_targets):


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import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
wine_df = pd.read_csv('https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/1dd2b0f6-6ec0-40e6-a570-ed0ac2209666/section_2/wine.csv')
# Separate features and target
features = wine_df.drop(columns='quality').values
target = wine_df['quality'].values
# Create TensorDataset
wine_dataset = TensorDataset(
    torch.tensor(features, dtype=torch.float32),  # Features tensor
    torch.tensor(target, dtype=torch.long)        # Target tensor
)
# Wrap the dataset in a DataLoader
wine_loader = DataLoader(
    wine_dataset,  # TensorDataset
    batch_size=32, # Number of samples per batch
    shuffle=True   # Randomize the order of the data
)
# Iterate through batches
for batch_idx, (batch_features, batch_targets) in enumerate(wine_loader):
    print(f"Batch {batch_idx+1}")
    print(f"Features: {batch_features}")
    print(f"Targets: {batch_targets}")
    print("-" * 30)

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Sección 2. Capítulo 5

Trabajando con Conjuntos de Datos

Carga e inspección del conjunto de datos

Creación de un TensorDataset

Uso de DataLoader para el procesamiento por lotes

Iteración sobre el DataLoader

Awesome!

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Creación de un TensorDataset

Uso de DataLoader para el procesamiento por lotes

Iteración sobre el DataLoader