PyTorch는 딥러닝 라이브러리로서 데이터셋과 데이터로더를 사용하여 모델 학습을 위한 데이터를 준비합니다. 데이터셋과 데이터로더는 서로 목적과 기능이 다르므로, 이들의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
데이터셋(Dataset)은 모델 학습에 사용되는 원시 데이터를 포함하는 객체입니다. 일반적으로 데이터셋은 파일, 폴더, 데이터베이스 등과 같은 다양한 소스에서 데이터를 읽어오는 역할을 합니다. 파이토치에서는 torch.utils.data.Dataset 클래스를 상속받아 사용자 정의 데이터셋을 만들 수 있습니다. 데이터셋 객체는 __len__() 메서드를 사용하여 전체 데이터의 크기를 반환하고, __getitem__(index) 메서드를 사용하여 주어진 인덱스에 해당하는 데이터를 반환합니다.
데이터로더(DataLoader)는 데이터셋을 효율적으로 로딩하고 필요에 따라 전처리를 수행하는 유틸리티입니다. 데이터로더는 데이터셋을 참조하고, 데이터를 배치 단위로 조정하여 모델에 공급합니다. 파이토치에서는 torch.utils.data.DataLoader 클래스를 사용하여 데이터로더를 생성할 수 있습니다. 데이터로더는 여러 개의 프로세스를 사용하여 데이터를 병렬로 로딩할 수 있으며, 데이터를 섞거나 반복할 수 있는 기능도 제공합니다.
데이터셋과 데이터로더는 서로 협력하여 모델 학습에 필요한 데이터를 적절하게 제공합니다. 데이터셋은 원시 데이터를 관리하고 추출하는 역할을 하며, 데이터로더는 데이터셋으로부터 데이터를 로딩하고 필요한 전처리를 적용하여 모델에 제공합니다.
예를 들어, CIFAR-10 데이터셋에서 이미지 분류 모델을 학습한다고 가정해봅시다. 데이터셋은 CIFAR-10 이미지들의 원시 데이터를 읽어오고, 데이터로더는 데이터셋으로부터 데이터를 로딩하고 배치 단위로 조정하여 모델에 전달하는 역할을 합니다.
참고 자료: