torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False) 猜测,用来做雪碧图的(sprite image)。 给定4D mini-batch Tensor, 形状为(B x C x H x W),或者一个a list of image,做成一个size为(B / nrow, nrow)的雪碧图。 normalize=True ,会将图片...
torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 制作图像网格。 参数说明: tensor (Tensor or list)– 4D小批量形状Tensor张量(B x C x H x W)或所有大小相同的图像列表。
译者:BXuan694 torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 把图片排列成网格形状。参数: tensor(Tensor 或 l...
normalize(可选):是否将图像数据标准化到[0, 1]范围。这对于显示图像很有用,因为图像数据通常是在[0, 255]范围内。如果设置为True,则函数会自动将图像数据除以255。默认值为False。 range(可选):用于标准化的最小值和最大值。如果normalize为True,则需要指定这个范围。默认值为(0, 1)。 scale_each(可选):...
normalize_input=False, normalize_label=False, device='cpu', seed=0): 作用与流程 目的:利用给定的符号公式f(可以是任意函数)生成合成数据集。数据集包括训练集和测试集。 参数说明: n_var:输入变量的个数。 ranges:每个输入变量的取值范围(如果给定单一区间,则所有变量使用相同区间)。
utils”EN译者：BXuan694 torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False,...
utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) tensor: 输入的图像数据,通常是一个四维张量(B, C, H, W),其中B是批量大小,C是通道数(例如,3对于RGB图像),H和W分别是图像的高度和宽度。 nrow: 每行显示的图像数量。默认值为8。 padding...
torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 1. 把图片排列成网格形状。 参数: tensor(Tensor或list)– 四维批(batch)Tensor或列表。如果是Tensor,其形状应是(B x C x H x W);如果是列表,元素应为相同大小的图片。
utils.save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 1 用于把指定的Tensor保存成图片文件。 参数: tensor(Tensor 或 list)– 需要保存成图片的Tensor。如果Tensor以批的形式给出,则会调用make_grid将这些图片保存成网格的形式。 **kwarg...
将出现次数为0的类别权重全部取1 replace empty bins with 1 weights[weights == 0] = 1 # 其他所有的类别的权重全部取次数的倒数 number of targets per class weights = 1 / weights # normalize 求出每一类别的占比 weights /= weights.sum() return torch.from_numpy(weights) # numpy -> tensor ...