from torchvision import transforms # 组合变换(顺序很重要!) transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), # 先调整尺寸 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor(), # 转为 Tensor(自动缩放到 [0,1]) transforms.Normalize( # 标准化(必须在 ToTensor 之后!) mean=[0.485, ...
transforms.Compose()函数 torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包。一般用Compose把多个步骤整合到一起: 下面把两个步骤整合到了一起。 transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor(), ]) transform.ToTensor()和transform.Normalize 例子 transform.ToTensor(), transform.Normalize((0....
Composes several transforms together. This transform does not support torchscript. 可以将第一种类型转化为第二种,参数一的类型做输入,参数二的类型做输出,输入一定要对应,不然就会报错 代码示例 trans_totensor = transforms.ToTensor() trans_resize_2 = transforms.Resize(512) # PIL -> tensor trans_compos...
简而言之,transforms.ToTensor() 的作用是将输入的 PIL Image 或 numpy.ndarray 转换为 Tensor 类型,并且进行标准化操作,方便神经网络的训练。因为神经网络需要的输入数据类型一般是 FloatTensor 类型,且需要进行标准化,这个过程常常使用 transforms.ToTensor() 方法来实现。 Q:torchvision 的 transforms.ToTensor() 处理...
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 = ...
【Python学习】PyTorch—transforms里的Compose(),ToTensor()和Normalize 【Python学习】PyTorch—transforms里的Compose(),ToTensor()和Normalize - 寥若辰星 - 博客园 (cnblogs.com)
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...
使用“torchvision.transforms”来定义一个数据变化方法:trans_f。 通过调用trans_f实现数据转化 如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcv2importPILimporttorchvision trans_f=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((64,128)),torchvision.transforms.ToTensor(),torc...
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。 transforms.Normalize()通过从原始系数中减去0.5并将结果除以0.5,将系数的范围更改为-1到1。通过这种转换,...
transform = transforms.ToTensor(), download = True #如果没下载数据,就下载数据;如果已经下载好,就换为False ) train_data_x=train_data.data train_data_y=train_data.targets test_data_x=test_data.data test_data_y=test_data.targets print(train_data_x.shape) ...