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Carga de dataset para computer vision

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Creo que est谩 mal llamar a lo que hicimos extracci贸n de caracter铆sticas. En la literatura se conoce como extracci贸n de caracter铆sticas, a los valores de la penultima capa de la red (Antes de entrar a la clasificaci贸n). Las aplicaciones de esto es para transformar imagenes (Que son datos no-estructurados) a datos estructurados ya aplicar modelos cl谩sicos con ellos. Lo que hicimos aqu铆 m谩s bien lo llamar铆a pre-procesamiento y son transformaciones que le hacemos a la imagen para entrarlas al modelo.

repo_id = 'google/vit-base-patch16-224-in21k'

Actualmente el ViTFeatureExtractor esta deprecado, sugiere usar ViTImageProcessor

Siguiendo el ejemplo de la clase me aparecio la siguiente advertencia

 FutureWarning: The class ViTFeatureExtractor is deprecated and will be removed in version 5 of Transformers. Please use ViTImageProcessor instead.f 

Entonces el bloque a ejecutar es el siguiente en este paso

from transformers import ViTImageProcessor

repo_id = 'google/vit-base-patch16-224-in21k'
feature_extractor = ViTImageProcessor.from_pretrained(repo_id)

Con eso podemos seguir con el resto del tutorial

para poder hacer entrenamiento de nuestro modelo requerimos: un modelos, argumentos de entrenamiento, una funci贸n colab, datos de entrenamiento, datos de la funci贸n, datos de validaci贸n, funci贸n de features

**Feature Extractor** va a quedar obsoleto pronto. Se recomienda usar **ImageProcessor** para este ejemplo: <https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/vit>

Gracia

Para m谩s informaci贸n:
Documentacion VITImageProcessor

En estos momentos, al momento de usar:

labels = ds['train'].features['labels']

Genera el siguiente error: KeyError: 鈥榣abels鈥

Por lo que solo basta con escribir:

labels = ds['train'].features['label']
labels

Para obtener el mismo output de la clase