torchvision.transforms.RandomCrop(size,padding = None,pad_if_needed = False,fill = 0,padding_mode ='constant' ) size(sequence 或int) - 作物的所需输出大小。如果size是int而不是像(h,w)这样的序列,则进行正方形裁剪(大小,大小) padding(int或sequence ,optional...
1、transforms.ToTensor() 2、transforms.Normalize() 3、transforms.Resize() 4、transforms.Compose() 一、Pytorch中transforms介绍 transforms是torchvision中的一个模块(torchvision是Pytorch的计算机视觉工具包),该模块定义了很多用于图像预处理的类,如归一化(Normalize类),尺寸变化(Resize类),转换为tensor格式(ToTensor...
transform主要是对图片进行变换。 from torchvision import transforms ctrl+鼠标就能看到跳转,跳转到transforms的源码:transforms.py 如果将transform当成工具箱,那么其中不同的class就是一个工具: 在vscode中,定义的类structure就是outline 每个类下面都有对该类的说明。比如ToTensor就是将一个PIL Image或者numpy.ndarray转...
注意torchvision.transforms.ToTensor是可以把PIL读取的图片(PILImage)或者numpy的ndarray转化成Tensor 直接进入(step into):t_out = transforms.ToTensor()(img1)可以看到消息内容: def to_tensor(pic): """Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. See ``ToTensor`` for more details. Ar...
transforms.TenCrop(112, vertical_flip=False), transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops])) 使用: # 1 Pad # transforms.Pad(padding=32, fill=(255, 0, 0), padding_mode='constant'), ...
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda from torchvision import transforms import torchvision class AntBeeDataset(Dataset): # 把图片所在的文件夹路径分成两个部分,一部分是根目录,一部分是标签目录,这是因为标签目录的名称我们需要用到 def __init__(self, root_dir, transform=None, target_transfo...
1、torchvision.transforms.Compose(transforms) 功能:将多个transform组合起来使用 transforms: 由transform构成的列表 使用例子: transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor(), ]) 2、torchvision.transforms.CenterCrop(size) 功能:将给定的PIL.Image进行中心切割,得到给定的size。
Compose方法是将多种变换组合在一起。上述对data_transforms进行了四种变换,前两个是对PILImage进行的,分别对其进行随机大小和随机宽高比的裁剪,之后resize到指定大小224,以及对原始图像进行随机的水平翻转; 第三个transforms.ToTensor()将PILImage的转变为torch.FloatTensor的数据形式;最后一个Normalize则是对tensor进行的...
torchvision.transforms.ToTensor 功能:将PIL Image或者 ndarray 转换为tensor,并且归一化至[0-1] 注意事项:归一化至[0-1]是直接除以255,若自己的ndarray数据尺度有变化,则需要自行修改。 4.填充:transforms.Pad torchvision.transforms.Pad(padding,fill=0,padding_mode='constant') ...
如下代码为例,我们所拿到的FashionMNIST的特征是一个PIL Image的格式,它的标签是一个Integer整数。但是我们训练的时候,希望特征是一个正则化后的张量,而标签是一个One-Hot向量张量。所以分别采用ToTensor和Lambda函数来进行处理 importtorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensor, Lambda ...