2. transform.ToTensor()1. 是将输入的数据shape W，H，C ——> C，H，W 2. 将所有数除以25...
给一个transform加上概率,以一定的概率执行该操作 22.transforms.RandomOrder 功能: 将transforms中的操作顺序随机打乱 五、自定义方法 1.椒盐噪声 import os importnumpyas np import torch import random import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from ...
import torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transforms as transforms# Define transform to normalize data transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor, transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])]) # Load CIFAR-100 train and test datasets trainset = datase...
这里在执行的时候会按照顺序执行,先执行transforms.RandomCrop(32, padding=4),最后执行transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.229, 0.224, 0.225)),所以这里一定要注意类型的问题,这些方法有的使用的是Tensor类型,有些是PIL.Image的类型。具体的可以看后面的使用 class torchvision.transforms.ToTensor 把...
将多个transform组合起来使用。 transforms: 由transform构成的列表. 例子: transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor(), ]) ``` ### class torchvision.transforms.Scale(size, interpolation=2) 将输入的`PIL.Image`重新改变大小成给定的`size`,`size`是最小边的边长。举个例子,如果...
所有的 TorchVisiondatasets有两个参数： transform 改变特征， target_transform 改变标签。它们接受包含转换...
torchvision.transforms这个包中包含resize、crop等常见的data augmentation操作,基本上PyTorch中的data augmentation操作都可以通过该接口实现。该包主要包含两个脚本:transformas.py和functional.py,前者定义了各种data augmentation的类,在每个类中通过调用functional.py中对应的函数完成data augmentation操作。
ToTensor()是把取值为 [0, 255] 的PIL Image 或 numpy.ndarray 为取值为 [0.0, 1.0] 的PyTorch Tensor对象,注意:因为输入图像被缩放到 [0.0, 1.0],所以在变换目标图像掩码时不应使用此变换。 范例: # Import necessary librariesimporttorchfromPILimportImageimportcv2importtorchvision.transformsastransforms# Read...
img=cv2.imread(img_path)# 读取图像 # img: <class 'numpy.ndarray'> (959, 959, 3) H*W*Cimg_tensor=transform_tensor(img)# 归一化到 [0.0,1.0]print(img_tensor.shape)# torch.Size([3, 959, 959]) C*H*W# conert to numpy.ndarray, and showimg_arr=img_tensor.numpy()*255img_arr=img...
root : 在指定的root路径下面寻找图片。transform: 接收PIL图像的函数/转换并返回已转换的版本。 可以直接使用上面的Compose方法组合需要的变换。target_transform :对label进行变换。loader: 指定加载图片的函数，默认操作是读取PIL image对象。这个方法返回的是list，可以使用data.DataLoader转成Tensor数据。示例：data_...