这就是pytorch数据读取和transforms的运行机制。 回顾上面的数据读取流程图,transforms是在getitem中使用的,在getitem中读取一张图片,然后对这一张图片进行一系列预处理,返回图片以及标签。 了解了transforms的机制,现在学习一个比较常用的预处理方法,数据的标准化transforms.Normalize。 3.数据标准化transforms.normalize 3.1...
fromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagepadding_img=transforms.Pad(padding=10,fill=0)img=Image.open('test.jpg')print(type(img))print(img.size)padded_img=padding(img)print(type(padded_img))print(padded_img.size)<class'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>(10,10)<class'PIL.Image.Image'>(...
#转为tensor,同时进行归一化操作,将像素值的区间从0-255变为0-1transforms.Normalize(norm_mean, norm_std), #数据标准化,均值变为0,标准差变为1])#验证集数据预处理valid_transform = transforms.Compose([ #测试时不需要数据增强
if isinstance(img, torch.Tensor): # 如果是torch.Tensor类型,就必须转换成Pillow.Image类型,才能进行展示 img = transforms.ToPILImage()(img) axs[0, i].imshow(np.asarray(img), **imshow_kwargs) axs[0, i].set_title(title) plt.show() 1 加载图片 1.1 PIL库 对于存储在磁盘中的图片文件,使用...
这里transform=torchvision.transforms.ToTensor(),就是让其返回的数据集是一个Tensor类型。 然后这个transforms.ToTensor()也是让一个PIL Image类型或者numpy.ndarray变成一个Tensor类型。 然后这个transforms里面还有很多操作: 回到顶部 transforms.ToTensor() trans_totensor=transforms.ToTensor() ...
transforms 在计算机视觉工具包 torchvision下,用来对图像进行预处理: 数据中心化 数据标准化 缩放 裁剪 旋转 翻转 填充 噪声添加 灰度变换 线性变换 仿射变换 亮度、饱和度以及对比度变换等。 transforms 本质就是一个python文件,相当于一个工具箱,里面包含诸如
一、自定义transforms注意要素 二、自定义transforms步骤 三、自定义transforms实例:椒盐噪声 虽然前面的笔记介绍了很多PyTorch给出的transforms方法,也非常有用,但是也有可能在具体的问题中需要开发者自定义transforms方法,这次笔记就介绍如何自定义transforms方法。
四、transforms.Resize类的使用 1.使用说明 2.代码实现 五、transforms.Compose类的使用 1.使用说明 2.代码实现 六、transforms.RandomCrop类的使用 1.使用说明 2.代码实现 总结 参考 主要内容 一、Transforms模块介绍 介绍:PyTorch图像处理与数据增强方法。
Pytorch中的图像预处理都跟transforms这个工具包有关系,它是一个常用的图像变换工具包,主要支持方式有两中: Compose方式,支持链式处理,可以集合多个transforms的方法或者类。Compose方式的例子如下: 代码语言:javascript 复制 transforms.Compose([transforms.CenterCrop(10),// 剪切为10x10大小transforms.ToTensor(),// 像...
tensor_trans=transforms.ToTensor()tensor_img=tensor_trans(img)tensor_img.shape 代码语言:javascript 复制 torch.Size([3,512,768]) 可以看到Tensor数据类型中有很多属性,除了data即数据属性外,还有一些比较重要的属性: backward_hooks用于反向传播 _grad记录梯度 ...