它首先创建一个大小为 10(我们数据集中的标签数量)的零张量,然后调用 scatter_,该函数在标签 y 给出的索引上分配一个值 = 1。 target_transform=Lambda(lambday:torch.zeros(10,dtype=torch.float).scatter_(dim=0,index=torch.tensor(y),value=1)) Build the Neural Network 神经网络由对数据执行操作的层/...
train=False,download=True,transform=ToTensor())train_dataloader=DataLoader(training_data,batch_size=64...
datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') --- ...
pythonCopy codeimport torchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasets # 定义数据预处理的转换 transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),# 将图像转换为tensor transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))# 归一化图像数据])# 加载训练集...
torchimportnnfromtorchimportoptimfromtorchvisionimporttransforms, datasets, modelsimportmatplotlib.pyplot as pltimporttimeimportcopyfromPILimportImage#第一部分数据的准备:#数据读取与预处理操作data_dir ='./flower_data'train_dir='/train'test_dir='/test'#第一步: 数据的制作data_transform ={"train": ...
# 这边是拆开了,这个transform函数就是实现torch.fx.symbolic_trace的功能graph:torch.fx.Graph=tracer_class().trace(m)# Step2:这里就可以任意修改模型了,这也是重点 graph=...# Step3:Construct a Module toreturnreturntorch.fx.GraphModule(m,graph) ...
transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 修改后: train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10", train=True, transform=torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Grayscale(), ...
transforms.ToTensor]) # transform it into a torch tensor def image_loader(image_name): image = Image.open(image_name) # fake batch dimension required to fit network's input dimensions image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float) ...
torch自动生成神经网络图 torchvision.transforms.functional,TORCHVISION.TRANSFORMS•简介•1、TransformsonPILImage(对PIL图像进行处理)•1-1:torchvision.transforms.CenterCrop(size)•1-2:torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0,contrast=0,sa
这样,FX会帮助你修改这个Module,并且修改好的这个model就和平常一样使用就可以,注意这里,FXcapture了你写的forward代码,然后进行了transform,修改了其中的操作。 当然这只是很简单很简单的fx的一个功能,我们还可以通过fx: 融合两个op,比如conv和bn 去掉某些op ...