hflip: paddle.vision.transforms.hflip(img) normalize: paddle.vision.transforms.normalize(pic, data_format='CHW') pad: paddle.vision.transforms.pad(img, padding, fill=(0, 0, 0), padding_mode='constant') resize: paddle.vision.transforms.resize(img, size, interpolation='bilinear') rotate: pad...
import paddle import numpy as np from paddle.vision.transforms import Normalize transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW') In [3] # 下载数据集并初始化 DataSet train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform) test_dataset = paddle.visio...
分为图片和标签,图片是28*28的像素矩阵,标签为0~9共10个数字。 2.使用飞桨内置数据集paddle.vision,datasets.MNIST定义MNIST数据集的train_dataset和 test_dataset。 3.使用Normalize接口对图片进行归一化。 import paddle from paddle.vision.transforms import Normalize transform = Normalize(mean=[127.5], std=[1...
该数据集的官方地址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist。 我们使用飞桨框架自带的paddle.vision.datasets.MNIST完成mnist数据集的加载。 from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize transform = Compose([Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW')]) # 使用transform对数据集做归...
import paddle.vision.transforms as T 加载数据集 飞桨在 paddle.vision.datasets 下内置了计算机视觉(Computer Vision,CV)领域常见的数据集,如 MNIST、Cifar10、Cifar100、FashionMNIST 和 VOC2012 等。在本任务中,先后加载了 MNIST 训练集(mode='train')和测试集(mode='test'),训练集用于训练模型,测试集用于评...
from paddle.vision.transforms import Compose, ColorJitter, Resize,Transpose, Normalize import cv2 import numpy as np from PIL import Image from paddle.io import Dataset #自定义的数据预处理函数,输入原始图像,输出处理后的图像,可以借用paddle.vision.transforms的数据处理功能 ...
class paddle.vision.transforms.ToTensor 将形状为 (H x W x C)的输入数据 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换为 (C x H x W)。 如果想保持形状不变,可以将参数 data_format 设置为 'HWC'。 同时,如果输入的 PIL.Image 的 mode 是 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1) 其中一种,...
numpyndarray,调整亮度、对比度、饱和度和色调后的图像。 代码示例¶ importnumpyasnpfromPILimportImagefrompaddle.vision.transformsimportColorJittertransform=ColorJitter(0.4,0.4,0.4,0.4)fake_img=Image.fromarray((np.random.rand(224,224,3)*255.).astype(np.uint8))fake_img=transform(fake_img)...
['id'].values# 构建数据预处理test_transforms=T.Compose([T.Resize(size=(224,224)),T.ToTensor(),# 归一化T.Normalize(mean=[0,0,0],std=[255,255,255],to_rgb=True) ])# 构建DatasetclassTestDataset(paddle.io.Dataset):"""步骤一:继承paddle.io.Dataset类"""def__init__(self,image_list,...
dataset_root:datasets/KITTItransforms:-type:LoadImage reader:pillow to_chw:False-type:Normalize mean:[0.485,0.456,0.406]std:[0.229,0.224,0.225]lr_scheduler:type:MultiStepDecay milestones:[36000,55000]learning_rate:1.25e-4optimizer:type:Adam