PyTorch 데이터셋의 하위 집합 가져오기

랜덤 샘플링

import random

# 데이터셋 크기
n_samples = len(dataset)

# 랜덤 인덱스 리스트 생성
random_indices = random.sample(range(n_samples), k=n_subset)

# 하위 집합 생성
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, random_indices)

인덱싱

# 시작 및 종료 인덱스
start_index = 0
end_index = 100

# 하위 집합 생성
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, range(start_index, end_index))

데이터 필터링

# 특정 조건에 맞는 데이터만 선택하는 함수
def filter_fn(x):
  return x["label"] == 1

# 하위 집합 생성
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, filter_fn)

데이터셋 분할

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터셋 분할
train_set, test_set = train_test_split(dataset, test_size=0.2)

# 하위 집합 선택
subset = train_set  # 또는 test_set

예시

import torch
from torchvision import datasets

# MNIST 데이터셋 로드
dataset = datasets.MNIST(root="~/data", train=True, download=True)

# 랜덤 샘플링으로 100개의 데이터 샘플링
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, random.sample(range(len(dataset)), 100))

# 데이터 로더 생성
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(subset, batch_size=16, shuffle=True)

# 데이터 로더에서 데이터 가져오기
for images, labels in data_loader:
  # ...

추가 정보

예제 코드: MNIST 데이터셋 하위 집합 샘플링

import torch
from torchvision import datasets

# MNIST 데이터셋 로드
dataset = datasets.MNIST(root="~/data", train=True, download=True)

# 랜덤 샘플링으로 100개의 데이터 샘플링
random_indices = random.sample(range(len(dataset)), 100)
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, random_indices)

# 데이터 로더 생성
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(subset, batch_size=16, shuffle=True)

# 데이터 로더에서 데이터 가져오기
for images, labels in data_loader:
  # 이미지와 레이블 처리
  print(images.shape, labels.shape)

  # 예시: 이미지 시각화
  import matplotlib.pyplot as plt

  plt.imshow(images[0].permute(1, 2, 0))
  plt.show()

1. torchvision.datasets.MNIST를 사용하여 MNIST 데이터셋을 로드합니다.
2. random.sample을 사용하여 데이터셋에서 100개의 랜덤 인덱스를 선택합니다.
3. torch.utils.data.Subset을 사용하여 선택된 인덱스를 기반으로 데이터셋의 하위 집합을 생성합니다.
4. torch.utils.data.DataLoader를 사용하여 하위 집합을 위한 데이터 로더를 생성합니다.
5. 데이터 로더를 반복하여 이미지와 레이블 배치를 가져옵니다.
6. 이미지와 레이블을 처리합니다 (예: 시각화, 모델 학습 등).

참고:

• 이 코드는 예시이며, 필요에 따라 수정할 수 있습니다.
• 데이터 로더를 사용하기 전에 데이터셋을 셔플링하는 것이 좋습니다 (shuffle=True).
• 모델 학습 시, 데이터셋을 훈련, 검증, 테스트 세트로 분할해야 합니다.

PyTorch 데이터셋 하위 집합 가져오는 대체 방법

# 데이터셋 크기
n_samples = len(dataset)

# 랜덤 순열 생성
random_indices = torch.randperm(n_samples)

# 하위 집합 생성
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, random_indices[:n_subset])

itertools.islice 사용

from itertools import islice

# 시작 및 종료 인덱스
start_index = 0
end_index = 100

# 하위 집합 생성
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, islice(range(len(dataset)), start_index, end_index))

numpy.random.choice 사용

import numpy as np

# 데이터셋 크기
n_samples = len(dataset)

# 랜덤 샘플 인덱스 생성
random_indices = np.random.choice(n_samples, size=n_subset, replace=False)

# 하위 집합 생성
subset = torch.utils.data.Subset(dataset, random_indices)

Pandas DataFrame 사용 (데이터셋이 Pandas DataFrame인 경우)

import pandas as pd

# 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(dataset)

# 하위 집합 생성
subset = df.sample(n_subset, random_state=42)

torchdata 라이브러리 사용

from torchdata.datapipes import iter
from torchdata.datasets import mnist

# MNIST 데이터셋 로드
dataset = mnist(root="~/data", train=True, download=True)

# 랜덤 샘플링으로 100개의 데이터 샘플링
subset = iter(dataset).shuffle().take(100).to_tuple()

# 데이터 로더 생성
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(subset, batch_size=16, shuffle=True)

# 데이터 로더에서 데이터 가져오기
for images, labels in data_loader:
  # ...

• 위 코드들은 모두 동일한 결과를 제공합니다.
• 코드 선택은 개인 취향, 편의, 성능 등에 따라 달라질 수 있습니다.
• torchdata 라이브러리는 데이터 파이프라인을 구축하는 데 유용한 도구입니다.

추가 옵션:

• 데이터셋을 레이블별로 분할하려면 stratified sampling 기법을 사용할 수 있습니다.
• 데이터셋의 특정 부분 집합을 선택하려면 사용자 정의 필터 함수를 사용할 수 있습니다.

문제 해결:

• 데이터셋 하위 집합을 만드는 데 어려움을 겪고 있다면, 구체적인 문제 상황을 알려주시면 도움을 드릴 수 있습니다.