내려받은 데이터셋을 메모리로 가져옵니다. 단 trainloader 변수가 호출될 때 메모리로 가져오게 됩니다.
코드 8-3 데이터셋을 메모리로 가져오기
batch_size = 4
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
batch_size를 4로 설정했기 때문에 데이터를 메모리로 가져올 때 한 번에 네 개씩 쪼개서 가져옵니다.
이제 데이터셋을 이미지와 레이블로 분리하여 학습을 위한 준비를 합니다. 분리된 데이터셋에 대한 정보를 확인해 보겠습니다.
코드 8-4 데이터셋 분리
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
print(images.shape)
print(images[0].shape)
print(labels[0].item())