[Tarea 2] Cantidad de imágenes analizadas durante cada época.

[vpcamposq]

Hola profesor y compañeros!

Al entrenar el modelo parece que en cada época, se pasan todas las imágenes por la red. Adjunto una imagen del proceso. Aparentemente la barra se va a completar cuando se hayan analizado 4587 observaciones, siendo este el número de imágenes que consideramos para el entrenamiento.

Supongo que tiene que ver con el Batch Size, ya que para cargar los datos de las imágenes utilizamos un DataSet modificado similar al que se encuentra en el siguiente link: https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html Luego se pasó por DataLoader y se especificó un Batch_Size de 64. Al entrenar el modelo se obtiene que el vector Y tiene dimensión 64x6, por lo que supongo que el batch size funciona.

Cómo podríamos hacer que en cada época se analicen menos imágenes, en vez de, aparentemente, estudiarlas todas?

[vpcamposq]

El código no termino de correr. Sólo alcanzó a hacer 71 de las 4587. Supongo que es porque se acabaron las imágenes, ya que 7164 es 4544, pero 7264= 4608 excede la cantidad de imágenes en el set de entrenamiento. No se me ocurre qué cambiar para que pueda funcionar el código.

PD: también imprimí la dimensión del vector Y en cada iteración para confirmar que el input y el output eran del tamaño del batch.

[vpcamposq]

Ya solucioné el problema, tenía que ver con el with tqdm.notebook.tqdm dentro de for epoch in range(num_epochs) de entrenamiento.