class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 功能:重置图像分辨率 参数: size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size),所以建议size设定为h*w interpolation- 插值方法选择,默认为PIL.Image.BILINEAR 10.标准化:transforms.No...
(1)归一化:有说,Normalize之后的数据被限制在(0,1)之间 (2)有说,Normalize之后的数据被限制在(-1,1)之间 (3)有说,Normalize对任意输入的图片,进行规范化处理,转换成正态分布的图片 上述说法都有偏颇,甚至是明显的错误。 实际上Normalize对图片数据的处理,不是单一的操作,并且他对输入数据有一些自身的假定条件。
class torchvision.transforms.Normalize(mean, std) 功能:对数据按通道进行标准化,即先减均值,再除以标准差,注意是 h * w * c 转为tensor,并归一化至[0-1]:transforms.ToTensor 功能:将 PIL Image 或者 ndarray 转换为 tensor,并且归一化至[0-1] 注意事项:归一化至[0-1]是直接除以 255,若自己的 ndarray...
9.torch.arange(start=0, end, step=1, dtype=None, device=None, requires_grad=False)--同numpy的arange函数,在[start,end)区间以步长step生成一维等差张量。 torch.arange(3.2) tensor([0., 1., 2., 3.])torch.arange(1,3.2,0.3) tensor([1.0000, 1.3000, 1.6000, 1.9000, 2.2000, 2.5000, 2.8000...
torch.device .to(device)方法也被用来将张量或者模型移动到指定设备。 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available else "cpu") 4.加载图片 现在我们将导入风格和内容图片。原始的PIL图片的值介于0到255之间,但是当转换成torch张量时,它们的值被转换成0到1之间。图片也 ...
torch.zeros():创建数值皆为 0 的矩阵,类似的也可以创建数值都是 1 的矩阵,调用torch.one 代码语言:javascript 复制 # 创建一个数值皆是0,类型为 long 的矩阵 zero_x=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)print(zero_x) 代码语言:javascript 复制
normalize= T.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]) data_transforms={'train': T.Compose([ T.RandomResizedCrop(224),#从图片中心截取 T.RandomHorizontalFlip(),#随机水平翻转给定的PIL.Image,翻转概率为0.5T.ToTensor(),#转成Tensor格式,大小范围为[0,1] ...
output_6_0 Normalize 提供一个所有通道的均值(mean) 和方差(std),会将原始数据进行归一化,操作的数据格式是 Tensor 代码语言:javascript 复制 mean=[0.5,0.5,0.5]std=[0.5,0.5,0.5]transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean,std),transforms.ToPILImage()# 这里是为了可视化...
classtorchvision.transforms.Normalize(mean,std) 功能:对数据按通道进行标准化,即先减均值,再除以标准差,注意是 hwc 11.转为tensor:transforms.ToTensor classtorchvision.transforms.ToTensor 功能:将PIL Image或者 ndarray 转换为tensor,并且归一化至[0-1] ...
# pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序,并且数据范围在[0,1],需要进行转置和规范化# torch.Tensor -> PIL.Imageimage = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255, min=0, max=255).byte.permute(1,2,0).cpu.numpy)image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(tensor) # Equiv...