importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()#归一化到(0,1),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])#再(x-mean)/std,归一化到(-1,1)trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,tr...
transforms.Normalize是一个预处理步骤,用于对图像数据进行标准化处理。这个步骤通常在图像输入到神经网络之前进行,目的是使得模型训练更加稳定和高效。Normalize的两个参数mean和std分别代表数据的均值和标准差,这两个参数需要提前计算。 mean:这是一个长度与图像通道数相同的列表或元组,表示每个通道的均值。例如,对于RGB...
# std transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ] ) transet = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data/train', train=True, download=True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data/test', train=False, download=True, transform=transform) trai...
print(f"Name: {name}, Shape: {param.shape}") # 查看模型的总参数数量 total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print(f"\nTotal number of parameters: {total_params}") # 查看可训练参数数量 trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.require...
transforms.Normalize(mean = [ 0.485, 0.456, 0.406 ], std = [ 0.229, 0.224, 0.225 ]), ]) traindir = os.path.join(path, 'train') valdir = os.path.join(path, 'val') train_set = torchvision.datasets.CIFAR10( traindir, train=True, transform=train_transform, download=True) ...
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), # 归一化 ]) # 训练集 trainset = tv.datasets.CIFAR10( root=r'C:\Users\wenqi\PycharmProjects\Cifar-10', train=True, download=True, transform=transform ) trainloader = t.utils.data.DataLoader( ...
数据增广方法中,标准化处理normalize函数中的参数是从imagenet中得到的,实际取任何值都可以。影响不大 # 标准化图像的每个通道 torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) ·weight decay和 lr decay是不同的。
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', ...
transformed_cifar10 = datasets.CIFAR10(data_path,train=True,download=False,transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465),(0.2470, 0.2435, 0.2616)) #第一组参数为每个通道的平均数,第二组参数为每个通道的方差 ])) 查看索引为99的数据的图片 img_t...