第5章 第3步:归一化与通道转换(ToSensor) 5.1 ToSensor类的定义 5.2 ToSensor类实例化对象的功能 5.3 代码示例 第6章 第4步: Normalize类说明 6.1 Normalize类说明 6.2 标准化的图形转换算法 ...
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...
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...
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 标准化:transforms.Normalize class torchvision.transforms.Normalize(mean, std) 功能:对数据按通道进行标准...
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
size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (sizeheight / width, size),所以建议size设定为hw interpolation- 插值方法选择,默认为PIL.Image.BILINEAR 10.标准化:transforms.Normalize classtorchvision.transforms.Normalize(mean,std) ...
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] ...
( [ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406], [0.229,0.224,0.225]), ] ) image = Image.open(image_file) image = data_transforms(image).float() image = torch.tensor(image) image = image.unsqueeze(0)returnimage.numpy...
Fit a Gaussian Process model to data importtorchfrombotorch.modelsimportSingleTaskGPfrombotorch.models.transformsimportNormalize,Standardizefrombotorch.fitimportfit_gpytorch_mllfromgpytorch.mllsimportExactMarginalLogLikelihood# Double precision is highly recommended for GPs.# See https://github.com/pytorch/bot...