내려받은 fashion_mnist 데이터를 메모리로 불러오기 위해 데이터로더(DataLoader)에 전달합니다.

코드 5-4 fashion_mnist 데이터를 데이터로더에 전달

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=100) ------ ①
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=100)

① torch.utils.data.DataLoader()를 사용하여 원하는 크기의 배치 단위로 데이터를 불러오거나, 순서가 무작위로 섞이도록(shuffle) 할 수 있습니다. 데이터로더에서 사용하는 파라미터는 다음과 같습니다.

ⓐ 첫 번째 파라미터: 데이터를 불러올 데이터셋을 지정합니다.

ⓑ batch_size: 데이터를 배치로 묶어 줍니다. 여기에서는 batch_size=100으로 지정했기 때문에 100개 단위로 데이터를 묶어서 불러옵니다.

이제 예제에서 다루고 있는 이미지를 살펴보겠습니다. 먼저 20개의 이미지를 레이블 정보와 함께 출력합니다. 이때 레이블은 'T-Shirt', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle Boot' 등 열 개의 클래스로 구성됩니다.