torchvision.utils.save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 将给定的Tensor张量保存到图像文件中。 参数说明: Tensor (张量或者列表)– 要保存的图像。如果小批量的Tensor张量,调用make_grid把Tensor张量存储为网格图像。
2)models:提供深度学习中各种经典的网络结构以及训练好的模型(如果选择pretrained=True),包括AlexNet、VGG系列、ResNet系列、Inception系列等。 3)transforms:常用的数据预处理操作,主要包括对Tensor及PIL Image对象的操作。 4)utils:含两个函数,一个是make_grid,它能将多张图片拼接在一个网格中,另一个是save_img,...
下面是如何加载预训练的VGG模型并在一张图像上进行预测的示例: import torch from torchvision import models, transforms from PIL import...下面是一个如何保存图像的例子: import torch from torchvision.utils import save_image from PIL import Image # 假设我...
(3)torch.nn.Dropout:torch.nn.Dropout类用于防止卷积神经网络在训练的过程中发生过拟合,其工作原理简单来说就是在模型训练的过程中,以一定的随机概率将卷积神经网络模型的部分参数归零,以达到减少相邻两层神经连接的目的。图 6-3显示了 Dropout方法的效果。
PyTorch 模型将学习到的参数存储在内部状态字典中,称为“state_dict”。这些可以通过“torch.save”方法保存: model = models.vgg16(weights='IMAGENET1K_V1') torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') --- Downloading: "https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth" to /root/...
2021-12-10 21:57:19.573 | INFO | __main__:image_stitching:49 - 待拼接图片的原尺寸: (460, 460) 2021-12-10 21:57:19.575 | INFO | __main__:image_stitching:52 - 待拼接图片重置尺寸: (1280, 1280) 2021-12-10 21:57:19.654 | INFO | __main__:image_stitching:...
spatial_shape:属性值,获取图像的空间形状(长宽深,不包含通道数),,会首先校验image和label的spatial_shape是否一致 Dataset数据集 继承自torch.utils.data.dataset,需要注意的是torchio的dataset封装的是Subject,设定好的transform也是在这一步应用的(加载图像后应用transform) 构造参数: subjects:Subject的list transform:...
save_infos: bool = False, script_version: Optional[Union[str, Version]] = None, **config_kwargs, )-> Union[DatasetDict, Dataset]: path:参数path表示数据集的名字或者路径。可以是如下几种形式(每种形式的使用方式后面会详细说明) 数据集的名字,比如imdb、glue ...
open(image_path) # 转换为张量 transform = transforms.ToTensor() image_tensor = transform(image) 2. 定义卷积核参数 接下来,我们需要定义卷积核(滤波器)的参数。这包括卷积核的大小、权重和偏置。 python # 定义卷积核参数 kernel_size = (3, 3) # 例如,3x3的卷积核 in_channels = image_tensor....