paddle中transform1 = Compose([Resize((img_size+2,img_size+2)),RandomCrop(img_size),Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')]) transform2 = Compose([Resize((img_size,img_size)),RandomCrop(img_size),Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')])在pytorch中如何修改
时间: 2024-02-27 15:55:02 浏览: 21
在PyTorch中,可以使用torchvision.transforms.Compose来实现类似的数据预处理操作。具体实现如下:
```python
import torchvision.transforms as transforms
transform1 = transforms.Compose([
transforms.Resize((img_size+2, img_size+2)),
transforms.RandomCrop(img_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[127.5], std=[127.5])
])
transform2 = transforms.Compose([
transforms.Resize((img_size, img_size)),
transforms.RandomCrop(img_size),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[127.5], std=[127.5])
])
```
这里的transform1和transform2分别对应PaddlePaddle中的transform1和transform2。它们都包含了Resize、RandomCrop、ToTensor和Normalize四个操作,其中Normalize将输入数据标准化。需要注意的是,在PyTorch中,ToTensor操作会将图像值从[0, 255]缩放到[0, 1]之间,因此在Normalize操作中使用的均值和标准差的取值应该是不同的。如果想要将输入数据的取值范围从[0, 255]映射到[-1, 1],可以使用均值和标准差的取值为[0.5, 0.5]。