Q: transform用来对输入数据进行变换和增强的,而target_transform用来对于输入数据的标签(label)进行操作的,例如在图像分类中,target_transform能将整数型label转换成one-hot格式label。简单理解,target_transform就是对于label数据进行预处理的参数配置。 More, read Difference
对于torchvision中的dataset,都有两个参数,一个是transform用来修改特征部分的形状,一个是target_transform用来修改label的形状。torch已经有一些自带的tranforms了,我们也可以自定义一些transform,例如通过lambda函数来引入自定义的变形。注意transforms中所有的变形必须要以函数的形式,torch会自动把这些函数作用在数据集上。
target_transform = Lambda(lambday: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)) scatter_函数目前有点懵,日后再看。
官方说明了:All the datasets have almost similarAPI. They all have two common arguments: transform and target_transform to transform the input and target respectively. 翻译过来就是:每一个数据集的API都是基本相同的。他们都有两个相同的参数:transform和target_transform(后面细讲) 我们就用最经典最简单的...
target_transforms = target_transforms def __getitem__(self, index): data_tensor = self.data_tensor[index] for transform in self.transforms: data_tensor = transform(data_tensor) if self.target_tensor is None: return data_tensor target_tensor = self.target_tensor[index] for transform in self...
数据加载通常使用Pytorch提供的DataLoader,在此之前,需要构建自己的数据集类,在数据集类中,可以包含transform一些数据处理方式。 from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self, txt_path, transform=None, target_transform=None): ...
ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader) 各参数含义: root:在root指定的路径下寻找图片 transform:对PIL Image进行的转换操作,transform的输入是使用loader读取图片的返回对象 target_transform:对label的转换 loader:给定路径后如何读取图片,默认读取为RGB格式的PIL Image对象 ...
in val_dataloader: images, target = images.to(device), target.to(device) output = model(images) test_loss += loss_func(output, target).data.item() _, predicted = torch.max(output, 1) correct += (predicted == target).sum().item() test_loss /= len(val_dataloader...
target_transform = Lambda(lambday: torch.zeros( class_num, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)) 迭代和可视化数据集 我们可以像列表一样索引数据集:training_data[index]。我们使用matplotlib可视化训练数据中的一些样本。
transform:可以对数据进行的变换; target_transform:可以对标签进行的变换。 而torchvision.transforms.functional模块提供了一些常用的转换,这些转换都能够接受以下三种输入: PIL Image:对于 RGB 图像,size 为(W, H),将其转换为 NumPy array 后 size 为(H, W, C); ...