from torchvision.transforms import ToTensor ToTensor 类的主要功能包括: 将PIL Image 或 numpy.ndarray 转化为 torch.FloatTensor 数据类型。 像素值在 0-255 范围内的 PIL Image 或 numpy.ndarray 在被转化成 torch.FloatTensor 时,会自动除以 255,使其像素值在 0-1 之间。 如果像素值已经在 0-1 范围内,...
print(torch.__version__) importmath fromPILimportImage, ImageOps from torch.optimimportSGD, Adam, lr_scheduler from torch.autogradimportVariable from torch.utils.dataimportDataLoader from torchvision.transformsimportResize from torchvision.transformsimportToTensor, ToPILImage from datasetimportcityscapes from ...
接下来,使用DataLoader来加载数据集: fromtorchvisionimporttransforms# 定义变换transform=transforms.Compose([transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor(),])# 加载数据train_dataset=CustomDataset(root_dir='dataset/train',transform=transform)train_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=32,shuffle...
2. from xx import xxx 例子:from torchvision import transforms transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) 例子中使用了torchvision这个模块,但是使用时并没有像1中的os模块一样提及,直接使用transforms这个函数就行。 另: from xx import * 引入这个模块里所有的函数 和import xx比较: 含义一样,...
importtorchimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvisionimportdatasetsimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim 1. 2. 3. 4. 5. torch:PyTorch 的核心库。 torchvision.transforms:包含图像转换的工具。 torchvision.datasets:提供多个常见数据集。
from torchvision import datasets, transforms # Define a transform to normalize the data transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)), ]) # Download and load the training data trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, tr...
import torchvision.transforms as transforms # 超参数设置 DEVICE = torch.device('cuda'if torch.cuda.is_available() else 'cpu') EPOCH = 100 BATCH_SIZE = 256 # 卷积层和全连接层、前向传播 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): ...
torchvision中的transforms 1.transforms的结构及用法 2.transforms该如何使用(python) fromPILimportImagefromtrochvisionimporttransforms img_path="dataset/train/ants_image/0013035.jpg"img=Image.open(img_path) //transforms该如何使用(python) tensor_trans=transforms.ToTensor() ...
流程:利用torchvision库中transforms模块进行数据的增强和预处理;然后调用torchvision库中的ResNet经典网络架构,用人家训练好的权重参数来提取特征(迁移别人的卷积层);重新加入全连接层传入自己的分类数;然后,训练自己的全连接层;接着,训练所有层;最后,测试网络效果。
从trochvision,我们导入datasets和transforms,用于准备数据和做些数据变换。我们从torch.nn导入funcational as F。从torch.utils.data导入DataLoader,用于创建mini-batch sizes(可理解成batch_size大小的数据块)。从torchvision.utisl导入save_image函数,用于保存一些fake samples(模型生成图片)。从math,导入log2和sqrt函数...