伏龙阁资源网

pytorch中的transforms模块实例详解
站长资源 2024/11/25 佚名
2 0

pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数，这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的，下面我们讲解几种最常用的函数，详细的内容还请参考pytorch官方文档（放在文末）。

data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
  ])

从上面的data_transforms变量中我们能够看出进行了多种变换，而Compose方法是将多种变换组合起来。data_transforms中一共包含了四个变换，前两个是对PILImage进行的，分别对其进行随机大小（默认原始图像大小的0.08-1.0）和随机宽高比（默认原始图像宽高比的3/4-4/3）的裁剪，之后resize到指定大小224；以及对原始图像进行随机（默认0.5概率）的水平翻转。

第三个transforms.ToTensor()的变换操作是关键一步，它将PILImage转变为torch.FloatTensor的数据形式，这种数据形式一定是C x H x W的图像格式加上[0,1]的大小范围。它将颜色通道这一维从第三维变换到了第一维。

最后的Normalize变换是对tensor这种数据格式进行的，它的操作是用给定的均值和标准差分别对每个通道的数据进行正则化。具体来说，给定均值(M1,...,Mn)，给定标准差(S1,..,Sn)，其中n是通道数（一般是3），对每个通道进行如下操作：

output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

最后需要强调一点的是，这几个变换的先后顺序有一定的讲究，因为不同的方法所处理的对象不一样，前两种变换是对PILImage进行的，而Normalize则是对tensor进行的，所以处理PILImage的变换方法（大多数方法）都需要放在ToTensor方法之前，而处理tensor的方法（比如Normalize方法）就要放在ToTensor方法之后。

附上pytorch官方参考：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html?highlight=torchvision%20transforms

以上这篇pytorch中的transforms模块实例详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接