# transforms.RandomRotation(15), #随机旋转图片 # transforms.ToTensor(), #将图片变成 Tensor,并且把数值normalize到[0,1] # ]) ###简单变化4 自己训练 transform = transforms.Compose([ #transforms.RandomResizedCrop(90), #随机裁剪 不能随便要 #transforms.ColorJitter(0.05, 0.05, 0.05), #transforms....
然后对 transforms.Compose 的实例传入图像处理。区别是如果直接实例化 transform 类,一次只能对图像做一种 transform 操作。但是 transforms.Compose() 类支持传入多个 transform 类,即一个 transforms.Compose() 包含多个 transform 类,这样 一次性能够实现多个操作: import torchvision.transforms as transforms pic = i...
importtorchvision.transformsastransforms pic=imread('...')#---方 法 1--- 一次一种处理方式transform=transforms.CenterCrop(720)# 中心裁剪picProcessed1=transform(pic)transform=transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)# 随机水平翻转picProcessed2=transform(picProcessed1)#---方 法 2---一步到位transform=t...
利用transform做数据增强 https://zhuanlan.zhihu.com/p/54527197 import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as da
旋转和翻转 图像变换 transforms 方法操作 自定义 transforms 方法 最后是数据增强的实战:对人民币二分类实验进行数增强。 由于图片经过 transform 操作之后是 tensor,像素值在 0~1 之间,并且标准差和方差不是正常图片的。所以定义了transform_invert()方法。功能是对 tensor 进行反标准化操作,并且把 tensor 转换为 ...
dataset_coronal, batch_size = 1, shuffle = True)val_dataset_coronal = Dataset(data = val_files_coronal, transform = val_transforms)val_loader_coronal = DataLoader(val_dataset_coronal, batch_size = 1, shuffle = False)# We will use a subset of the datasetsubset_train = list(range(90, ...
旋转操作也十分常见 上面分别经过了90°、180°、270°的旋转。 它的代码实现方 式也十分简单 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnimporttorch.nn.functionalasFtrain_loader=torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST('data',train=True,download=True,transform=transforms.Compose([transforms.RandomHor...
transform=transforms.Compose([#水平翻转,50%执行transforms.RandomHorizontalFlip(),#垂直翻转,50%执行transforms.RandomVerticalFlip(),#随机旋转范围在正负15°之间,也可以写(-15,15)transforms.RandomRotation(15),#旋转范围在90-270之间#transforms.RandomRotation([90,270]),#将图片方缩放到指定大小transforms.Resi...
用法和Compose相同,是在transform的list中随机选择1个transform进行执行。 1.3 RandomOrder 【代码】 torchvision.transforms.RandomOrder(transforms) 【介绍】 用法和Compose相同,是乱序list中的transform。 之前的课程提到了,在torchvision官方的数据集中,提供的数据是PIL格式的数据,然后我们需要转成FloatTensor形式的数据。因...
transform=transforms.Compose([ # Random表示有可能做,所以也可能不做 transforms.RandomHorizontalFlip(),# 水平翻转 transforms.RandomVerticalFlip(), # 上下翻转 transforms.RandomRotation(15), # 随机旋转-15°~15° transforms.RandomRotation([90, 180]), # 随机在90°、180°中选一个度数来旋转,如果想有...