LENET导入自定义图片集,如何用transformer函数剪裁图片匹配模型的要求
时间: 2023-05-25 16:04:34 浏览: 54
在将自定义图片集导入LENET中进行训练之前,需要对图片进行剪裁以匹配模型的要求。这可以通过PyTorch中的transforms函数来实现。
下面是一个示例代码,演示如何使用transforms函数对自定义图片集进行剪裁:
```python
import torch
from torchvision import transforms
# 定义LENET模型的输入形状
input_shape = (1, 32, 32)
# 定义transforms函数
# 先将图片缩放到32x32大小,再按照input_shape的要求剪裁
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((32, 32)),
transforms.CenterCrop(input_shape[1:]),
transforms.ToTensor(),
])
# 使用torchvision.datasets.ImageFolder函数读取自定义图片集
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./custom_dataset', transform=transform)
# 使用torch.utils.data.DataLoader函数创建dataloader
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
```
从上面的代码中,可以看到transforms.Compose函数是用来组合多个transforms操作的。在上面的例子中,我们将图片缩放到32x32大小,然后按照LENET模型的输入形状要求进行剪裁,最后将剪裁后的图片转换成Tensor形式。
此外,我们还使用了torchvision.datasets.ImageFolder函数来读取自定义图片集,并使用torch.utils.data.DataLoader函数创建dataloader,以便于后续的训练。