PyTorch
Fondamental
Mise en place d’un DataLoader simple pour entraînement efficace
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
dataloader
batch-training
dataset
pytorch-basics
optimization
Scénario Technique
Contexte : L’entraînement se fait actuellement sur tout le dataset en une seule passe sans batch. Le Problème : Le processus est lent et peu flexible. Contraintes : Utiliser torch.utils.data.Dataset et DataLoader. Définir batch_size. Activer shuffle pour train. Livrable attendu : Mettre en place un pipeline d’entraînement utilisant DataLoader et mini-batch pour améliorer efficacité et lisibilité.
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