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はじめに

• 概要：Torchvisionは、PyTorchプロジェクトの一部であり、コンピュータビジョンに特化した人気のあるデータセット、モデルアーキテクチャ、および一般的な画像変換を提供しています。

• データセットモジュール：Torchvisionのデータセットモジュールは、多くの実世界のビジョンデータセットを提供し、利用可能です。

• APIの特徴：すべてのデータセットはtorch.utils.data.Datasetのサブクラスで、__getitem__と__len__メソッドが実装されています。これにより、torch.utils.data.DataLoaderと互換性があります。

• 変換機能：すべてのデータセットには、入力とターゲットをそれぞれ変換するためのtransformとtarget_transformという2つの共通の引数があります。

• ビルトインデータセットの例：CIFAR、COCO、ImageNet、MNIST、UCF101など、多数のビルトインデータセットがあります。

ビルトインデータセット [1]

• 例：CIFAR10とCIFAR100データセットは、トレーニングとテスト用に利用可能です。

• 例：ImageNetデータセットは、画像認識のために広く使用されています。

• 例：UCF101は、アクション認識用のビデオデータセットです。

• 例：COCOは、検出およびキャプションタスクのための豊富なデータセットです。

• 例：Fashion-MNISTは、衣料品を分類するためのデータセットです。

データセットモジュール [2]

• 講座：torchvision.datasetsモジュールでは、さまざまなビジョンデータセットのオブジェクトが用意されています。

• 使い方：imagenet_data = torchvision.datasets.ImageNet('path/to/imagenet_root/') のように使用します。

• データローダー：torch.utils.data.DataLoaderと組み合わせて、複数のサンプルを並行してロード可能です。

• 注意点：データセットのダウンロードはマルチプロセスセーフではありません。

• カスタム化：基本クラスを利用して独自のデータセットを作成可能です。

APIの特徴 [2]

• 共通メソッド：すべてのデータセットは__getitem__と__len__メソッドを提供します。

• データローダーとの互換性：torch.utils.data.DataLoaderでの使用に最適化されています。

• APIの一貫性：すべてのデータセットは共通のAPIを持ち、使い勝手が一致しています。

• 変換オプション：transformとtarget_transformを使用して入力とターゲットをカスタマイズ可能。

• シャッフルとバッチ処理：データローダーを使用して簡単にシャッフルやバッチ処理が可能です。

データの変換 [1]

• 入力変換：transformオプションで入力画像をカスタマイズ可能です。

• ターゲット変換：target_transformでターゲットラベルの変換を支持しています。

• ユーザ定義の変換：カスタム関数を使って詳細な変換が可能です。

• 変換の組み合わせ：transforms.Composeを用いて複数の変換を組み合わせることができます。

• 例：transforms.ToTensor, transforms.RandomCropなどの変換が利用されています。

ダウンロード方法 [2]

• 手順：download=Trueのオプションを使用するとデータセットが自動でダウンロードされます。

• 注意：既存のデータがある場合は、再度ダウンロードは行われません。

• 配置先：データセットは指定したルートディレクトリに保存されます。

• マルチプロセスの注意：ダウンロード中はマルチプロセッシングを避けることがあります。

• 推奨：ダウンロードが済んでいない場合、最初にダウンロードを済ませることが推奨されます。

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