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
数据集中的数据往往不是训练机器学习算法所需要的数据形式,因此我们需要在训练之前使用transform对数据进行一些处理。 所有的Torchvision数据集均包含两个参数——transform用于修改特征,target_transform用于修改标签,它们可以接受包含转换逻辑的可调用对象。torchvision.transforms模块提供了许多常用的转换。 FashionMINIST的特征为...
target_transform = target_transform def __getitem__(self, index): fn, label = self.imgs[index] img = Image.open(fn).convert('RGB') # 像素值 0~255,在transfrom.totensor会除以255,使像素值变成 0~1 if self.transform is not None: img = self.transform(img) # 在这里做transform,转为...
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。
处理 PIL image 的function/transform# target_transform (callable, optional):处理 target(图像类别)的function/transform# download (bool, optional):为true则下载数据集到root目录中,如果已经存在则不会下载def__init__(self,root:str,train:bool=True,transform:Optional[Callable] =None,target_transform:...
还记得上一节中Dataset初始化时的两个参数:transform和target_transform,这两个参数是用来对原始数据进行处理的函数。通常呢,我们会有三种用法,一种是torchvision.transforms.ToTensor(),相当于默认的转换函数,一种是None,或者不赋值,也就是不进行处理,还有一种呢,则是使用Lambda。 Python的Lambda函数,就不多说了,没...
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): ...
class VOCAnnotationTransform(): def __init__(self): # 将类别标签转换为对应的数字标签 self.class_to_ind = dict(zip(VOC_CLASSES, range(len(VOC_CLASSES))) def __call__(self, target, width, height): res = [] for obj in target.iter('object'): #...
target_transform:可调用,可选:接受目标并返回转换版本的函数/转换。 dataset_transform:可调用,可选:函数/转换,它接受数据集(即任务),并返回其转换后的版本。-> torchmeta.transforms.ClassSplitter()。 class_augmentations:可调用的,可选的列表:使用新类扩展数据集的函数列表。这些类是现有类的转换。 download:bo...
我们发现 target = int(self.targets[index]) ,target = self.target_transform(target)就是对整数一个变化,所以我们只要把target_transform写成输入为整数,输出为设定值的一个函数即可。MNIST的源码中target是整数,其它数据集可能会是字符串,具体的情况具体分析。