transforms.ToTensor(), ]) transform.ToTensor()和transform.Normalize 例子 transform.ToTensor(), transform.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)) ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间 而后面的transform.Normalize()则把0-1变换到(-1,1). 具体地说,对每个通道而言,Normalize执行以下操作: ima...
# Totensor的使用 ToTensor是指把PIL.Image(RGB) 或者numpy.ndarray(H x W x C) 从0到255的值映射到0到1的范围内,并转化成Tensor格式 trans_totensor = transforms.ToTensor() img_tensor = trans_totensor(img) print(img_tensor.shape) writer.add_image("ToTensor", img_tensor) # Normalize的使用 Norma...
它首先创建一个大小为10的零张量(数据集中标签的数量),并调用scatter_,它在标签y给出的索引上赋值为1。 target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros( 10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)) 1. 2.
train_set = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) test_set = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_size = len(train_set) // 3 test_size = len(test_set) // 3 device1 = ...
fromalbumentations.pytorchimportToTensorV2fromalbumentationsimport*transform={'train':Compose([Horizontal...
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=(0.5,),std=(0.5,))# 将图像归一化到[-1,1]范围内])# 下载并加载训练数据 train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transform,download=True)train_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=64...
transforms.ToTensor() pic (PIL Image or numpy.ndarray): Image to be converted to tensor. transforms.ToPILImage() Convert a tensor or an ndarray to PIL Image. This transform does not support torchscript. pillow和tensor pillow->tensor 个人比较喜欢这种方式:第一,图像读取使用PIL,直接使用torchvisio...
transform = transforms.Compose( 该函数分为两个部分: transforms.ToTensor()将数据转换为PyTorch张量。 transforms.Normalize()转换张量系数的范围。 由transforms.ToTensor()产生的原始系数范围从0到1,而且由于图像背景是黑色,当使用此范围表示时,大多数系数都等于0。
CLASStorchvision.transforms.ToTensor[SOURCE] Convert aPIL Imageornumpy.ndarrayto tensor. This transform does not support torchscript. Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W) in the range [0.0, 1.0] if ...
transform = transforms.Compose() 该函数分为两个部分: transforms.ToTensor()将数据转换为PyTorch张量。 transforms.Normalize()转换张量系数的范围。 由transforms.ToTensor()产生的原始系数范围从0到1,而且由于图像背景是黑色,当使用此范围表示时,大多数系数都等于0。