'train': transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
时间: 2024-04-23 22:21:38 浏览: 144
Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例
这段代码是使用 PyTorch 中的 transforms 模块对一张训练图片进行预处理。其中 transforms.RandomResizedCrop(224) 表示从原始图片中随机裁剪出一块大小为 224x224 的区域,然后将其随机翻转,这个操作是为了引入数据增强,提高模型的泛化能力。接着 transforms.ToTensor() 将图片转换为 PyTorch 中的张量,transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) 对张量进行标准化处理,使得每个通道的均值和方差分别为给定的值。这个操作也是为了提高模型的泛化能力。
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