根据博主【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高的实验, 数据白化(图像归一化), 翻转和截取. 当然其实课程已经帮我们做好了normalize这一基本步骤. 我首先从最简单的裁切和翻转开始. 参照其他博客,这里我们这样修改: transform_train = T.Compose([ T.ToTensor(), T.Normalize((0.4914,0.4822,...
transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) # 加载CIFAR10数据集 trainset = torchvision.datasets.CI...
图片增广+Normalize()归一化的训练代码和结果 batch_size,epoch, devices, net,lr = 256,20, d2l.try_all_gpus(), d2l.resnet18(10, 3),0.001 # ResNet(类别数,输入通道数(3通道的图片,所以是3)) def init_weights(m): if type(m) in [nn.Linear, nn.Conv2d]: nn.init.xavier_uniform_(m.we...
3.一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,总的来看训练集,每一类都有5000张图片 # 导入包 import torch import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import transforms,datasets # 设置transforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # numpy -> Tensor transforms.Normalize((...
(mode='test', transform=transform) x_test = np.zeros((10000, 3, 32, 32), dtype='float32') y_test = np.zeros((10000, 1), dtype='int64') for i in range(len(cifar10_test)): test_image, test_label = cifar10_test[i] # normalize the data x_test[i, :, :, :] = test_...
Normalize:逐channel的对图像进行标准化,output=(input-mean)/std; 用均值(0.5, 0.5, 0.5)和标准差(0.5, 0.5, 0.5)对图像做归一化处理。 transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))]) ...
transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)) ]) train_dataset = dsets.CIFAR10(root='/ml/pycifar', # 选择数据的根目录 train=True, # 选择训练集 transform=transform, download=True) test_dataset = dsets.CIFAR10(root='/ml/pycifar', ...
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) 上述两个transform,首先转换将图像转换为Tensor格式,然后是对图像进行标准化,对应于RGB三个通道,使其均值为(0.5,0.5,0.5),标准差为(0.5,0.5,0.5)。之所以要进行这些转换,主要有以下两个原因:一是将图像转换为Tensor格式,可以直接输入到PyTorch的神经网...
对于Affine层,1个样本在1个神经元的输出为1个值,对应一个batch的N个样本该神经元总共有N个输出值,通过计算这N个值的均值、方差来进行normalize。假设某一层的第i个神经元输出为xi1、xi2、…、xiN,对其进行BN操作如下式所示,其中ε为一个较小值,用于防止σ为0时计算异常的情况。
'adjust_brightness', 'adjust_contrast', 'adjust_hue', 'affine', 'center_crop', 'crop', 'erase', 'functional', 'functional_cv2', 'functional_pil', 'functional_tensor', 'hflip', 'normalize', 'pad', 'perspective', 'resize', 'rotate', 'to_grayscale', 'to_tensor', 'transforms', ...