另外我们还指定了参数 transform = transforms.ToTensor() 使所有数据转换为 Tensor ,如果不进⾏转换则返回的是PIL图⽚。 transforms.ToTensor() 将尺⼨为 (H x W x C) 且数据位于[0, 255]的PIL 图⽚或者数据类型为 np.uint8 的 NumPy 数组转换为尺⼨为 (
torchvision将图片转换成Tensor:transforms.ToTensor() transforms.ToTensor() (1) transforms.ToTensor() 将numpy的ndarray或PIL.Image读的图片转换成形状为(C,H, W)的Tensor格式,且/255归一化到[0,1.0]之间(2)通道的具体顺序与cv2读的还是PIL.Image读的图片有关系cv2:(B,G,R) PIL.Image:(R, G, B)import...
对于训练,我们需要将特征作为归一化张量,将标签作为独热编码张量one-hot encoded tensors。为了进行这些转换,我们使用 ToTensor 和 Lambda。 importtorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensor,Lambda# 导入 PyTorch 库# 导入 torchvision.datasets 模块,用于加载常用的图像数据集# 导入 torchvisio...
transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 50000张训练图片 # 第一次使用时要将download设置为True才会自动去下载数据集 train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=False, transform=transfo...
tensor([[1.3458e+22, 1.0186e-11, 4.1302e-08], [2.6951e-09, 2.1349e+20, 2.5810e-06]]) 2.torch.rand(size,dtype=None,device=None, requires_grad=False)--从[0,1)均匀分布中随机初始化张量。 torch.rand(2) tensor([0.3329, 0.5387]) ...
•transform和target_transform指定特征和标签转换。 注意,与 Python 版本有所差异, Pytorch 官方给出了ToTensor函数用于将图像转换为 torch.Tensor 张量类型,但是由于 C# 版本并没有这个函数,因此只能手动指定一个转换器。 启动项目,会自动下载数据集,接着在程序运行目录下会自动创建一个 data 目录,里面是数据集文件...
PyTorch有9种CPU张量类型和9种GPU张量类型。 张量基本信息 tensor = torch.randn(3,4,5)print(tensor.type) # 数据类型print(tensor.size) # 张量的shape,是个元组print(tensor.dim) # 维度的数量 命名张量 张量命名是一个非常有用的方法,这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作,大大提高了可读性、...
transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) }defim_convert(tensor): image= tensor.to('cpu').clone().detach()#clone() 修改image不会修改tensorimage = image.numpy().squeeze()#去除尺寸为1的维度image = image.transpose(1, 2, 0) ...
open(image_path) transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) image_tensor = transform(image) print("原始图像张量的形状:", image_tensor.shape) # 输出: torch.Size([channels, height, width]) # 扩展图像维度,添加一个批次维度 batch_image_tensor = torch.unsqueeze(image_tensor, dim=0...
4.RandomHorizontalFlip():随机水平翻转图片。 5.RandomVerticalFlip():随机垂直翻转图片。 6.ToTensor():将图片转换为Tensor类型。 7.Normalize():对图片进行标准化。 结论 本文介绍了``模块中常用的数据变换操作。通过使用这些变换操作,我们可以对图像数据进行预处理,以提高模型的训练效果和泛化能力。