TensorDataset và DataLoader không xáo trộn
Đóng gói feature/label thành dataset và chia batch có shape rõ ràng.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: Tensor, batch dimension, classification target.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Đóng gói feature/label thành dataset và chia batch có shape rõ ràng.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 386 trong tầng PyTorch deep learning thực hành. Bài dùng thư viện TensorDataset + DataLoader(shuffle=False) trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Tạo TensorDataset, DataLoader batch_size truyền vào, shuffle=False; báo batch size, shape, nhãn batch đầu và dtype y.
def dataloader_batch_shapes(X, y, batch_size):Input
X ma trận số, y vector class integer, batch_size dương.
Output
Dictionary batch_sizes, x_shapes, first_batch_labels, y_dtype.
Ràng buộc
Không xáo trộn; y phải là torch.int64; batch cuối có thể ngắn hơn.
Ví dụ
Giải thích
5 mẫu batch_size 2 tạo các batch [2,2,1].
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.