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Caricamento e normalizzazione dei set di dati

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Verificare le conoscenze

1.

Quale è la differenza tra un oggetto DataSet e un oggetto DataLoader in PyTorch?

Un oggetto DataSet è studiato per essere usato con i batch di dati, mentre un oggetto DataLoader è studiato per il recupero di singoli elementi di dati.

Un oggetto DataSet è studiato per il recupero di singoli elementi di dati, mentre un oggetto DataLoader è studiato per essere usato con i batch di dati.

La classe DataLoader è l'elemento padre della classe DataSet

La classe DataSet è l'elemento padre della classe DataLoader

2.

Le trasformazioni in PyTorch sono studiate per:

Apportare alcune modifiche ai dati per renderli adatti al training.

Convertire i tensori di input in un tensore di output contenente una stima.

Convertire gli elementi di dati in rappresentazioni visive.

Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.

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