train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), AddPepperNoise(0.9, p=0.5),transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(norm_mean, norm_std), ]) 参考: https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/85107009
transform.ToTensor(), transform.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))究竟是什么意思？...
) transform=torchvision.transforms.ToTensor()起到的作用是把PIL.Image或者numpy.narray数据类型转变为torch.FloatTensor类型,shape是C*H*W,数值范围缩小为[0.0, 1.0]。 如果想把数值范围调整为[-1.0, 1.0],则可加torchvision.transforms.Normalize([mean_channel1,mean_channel2,mean_channel3], [std_channel1,s...
from torchvision import transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), #先四周填充0,在吧图像随机裁剪成32*32 transforms.RandomHorizontalFlip(), #图像一半的概率翻转,一半的概率不翻转 transforms.RandomRotation((-45,45)), #随机旋转 transforms.ToTensor(),...
img = transform(img) 绘图 标准化 torchvision.transforms.Normalize(mean, std, inplace=False) 描述 用均值和标准差标准化数据,将数据映射到区间[-1, 1],能加快模型的收敛速度,一般加到ToTensor后面。仅限torch.Tensor类型。 参数 mean (sequence):各通道的均值。
为了不让你们头大我把transform能调用的自定义函数都放下面了,需要的,可以自行查看用法,实在太多就不一一介绍了,总之,预处理的必要性,懂的都懂,但transform封装的功能是真的强大,之前不懂的,现在要知道了,别傻傻地自己写处理函数了,哈哈哈哈。 "Compose", "ToTensor", "PILToTensor", "ConvertImageDtype", "To...
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...
import torchfrom torchvision import datasets, transforms# Define transformationtransform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) # Load trai...
transform=transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor, transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=False) # Print the number of images in the training and validation setsprint("Number of images in ...
2: transform.ToTensor() 函数 代码示例: import numpyasnpfromtorchvision import transforms#自定义图片数组,数据类型一定要转为‘uint8’,不然transforms.ToTensor()不会归一化x=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]],dtype='uint8')print(x)x.shape #(1,2,3)x=transforms.ToTensor()(x)print(x)x.shape...