- 子图重置比例: 1.1130434782608696 2021-12-10 21:57:21.075 | INFO | __main__:image_synthesis:22 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.076 | INFO | __main__:image_synthesis:25 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.102
torchvision.utils.save_image(img, imgPath) 1.torchvision.datasets 所有数据集都是 torch.utils.data.dataset 的子类,也就是说,它们都实现了getitem和len方法。因此,它们都可以传递给 torch.utils.data.dataloader,后者可以使用 torch.multiprocessing workers 并行加载多个样本。例如: imagenet_data = torchvision.dat...
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import torch from torchvision import utils as vutils def save_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, filename): """ 将tensor保存为图片 :param input_tensor: 要保存的tensor :param filename: 保存的文件名 """ assert (len(input_tensor.sha...
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,它能将Tensor保存成图片。 utils.data简介 utils.data包括Dataset和DataLoader。torch.utils.data.Dataset为抽象类。自定义数据集需要继承这个类,...
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:...
img.SavePng("data/{i}.png"); 由于FashionMNIST 数据集有 6 万张图片,一次性加载所有图片比较消耗内存,并且一次性训练对 GPU 的要求也很高,因此我们需要分批处理数据集。 torch.utils.data中有数据加载器,可以帮助我们分批加载图片集到内存中,开发时使用迭代器直接读取,不需要关注分批情况。
研究者将持续开发 TorchShard，如 TorchShard 下一个特性是新的数据采样器 torchshard.utils.data.DistributedGroupSampler，它的命名遵循 torch.utils.data.DistributedSampler。该采样器旨在帮助用户构建 M-way 数据并行、N-way 模型并行，使得其就像 DDP 中的 DistributedSampler 一样简单。用户唯一要做的就是设置模型...
torchvision.utils.save_image(img, imgPath) 深度学习模型中,⼀般使⽤如下⽅式进⾏图像保存(torchvision.utils中的save_image()函数),这种⽅式只能保存RGB彩⾊图像, 如果⽹络的输出是单通道灰度图像,则该函数依然会输出三个通道,每个通道的数值都是相同的,即“伪灰度图像”,虽然从视觉效 果上看不出...
最近复现了一篇论文《Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function》,具体可参考Aistudio项目《超分辨率模型-LIIF,可放大30多倍》,主要是基于论文代码(torch 1.6)转换而来,特此记录,希望能帮大家避坑。 1. 导入包不同 # Torch Code import torch from torch.utils.data import Dataset...
data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set, batch_size=batch_size) # 网络搭建,调用torchvision中的resnet net = ConvNet() net = net.cuda() # 定义loss与opt criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() opt = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.0001) total_step = len...