[딥러닝] torch 생성자 함수에 "transform"

질문

from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd

class CustomImageDataset(Dataset):
  def __init__(self, img_dir, transform=None):
    self.img_dir = img_dir
    self.img_labels = pd.read_csv(f"{self.img_dir}/label.csv")
    self.transform = transform

내가 궁금한 부분은 def __init__(self, img_dir, transform=None): 에서 transform=None의 역할이 뭐야? 한글로 설명해줘.

답변

def __init__(self, img_dir, transform=None):에서 transform=None의 역할은, 이미지에 적용할 전처리(transformation)가 없을 경우를 대비해 기본값을 None으로 설정하는 것입니다.

즉, transform 매개변수가 제공되지 않으면 기본적으로 아무 전처리도 적용되지 않게 설정하는 것이고, 만약 transform에 특정 변환을 적용하는 함수나 객체를 전달하면, 데이터를 불러올 때 그 변환이 이미지에 적용됩니다.

예를 들어, 이미지 데이터를 학습에 적합한 형태로 변환할 필요가 있을 때, transform에 torchvision.transforms 같은 변환 함수를 전달할 수 있어요. 하지만 변환이 필요 없을 때는 이를 생략할 수 있도록 기본값을 None으로 설정한 거죠.