'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 21:21:38 浏览: 151
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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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transforms.ToTensor(), # 将PIL图像转换为PyTorch张量 transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # 对每个通道进行归一化 ]) dataset = MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) ...
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pytorch中的transforms模块实例详解

4. transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]): 这个变换用于标准化张量的每个通道，即减去平均值并除以标准差。给定的平均值和标准差通常取自ImageNet数据集的统计值，这样可以确保...

data_transform = { "train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]), "val": transforms.Compose([transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])}

训练集的预处理管道包括随机大小裁剪(RandomResizedCrop)、随机水平翻转(RandomHorizontalFlip)、将图像转换为Tensor格式(ToTensor)和对图像进行标准化(Normalize)。 验证集的预处理管道包括将图像大小调整为256...

import os import json import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import transforms, datasets from tqdm import tqdm from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("using {} device.".format(device)) data_transform = { "train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]), "val": transforms.Compose([transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])}

这段代码中，首先引入了需要使用的库，包括os、json、torch、torch.nn、torch.optim、transforms、datasets和tqdm。然后定义了一个名为main的函数，这个函数包含以下几个步骤： 1. 判断是否可以使用CUDA加速，如果...

'test': transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])

最后 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，这个操作是...

# 定义数据预处理 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_val = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val)，这段代码是什么意思

首先，使用了 PyTorch 中的 transforms 模块来定义数据预处理的操作，其中 transform_train 定义了训练集的预处理操作，包括将图像随机裁剪为 224x224 大小、随机水平翻转、将图像转换为张量（Tensor）格式，以及...

transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)

接下来，transforms.ToTensor 将图像转换为张量，并将像素值缩放到0到1之间。 最后，transforms.Normalize 对图像进行归一化处理，减去均值（0.4914, 0.4822, 0.4465）并除以标准差（0.2023, 0.1994, 0.2010）...

transform_train = torchvision.transforms.Compose([ # 对每张图片进行170*170的中心裁剪 torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)), # 对每张图片进行随机翻转 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), # 把图片变成tensor张量 torchvision.transforms.ToTensor(), # 标准化图像的每个通道 torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) # 在检测期间，对图像执行标准化，以消除评估结果中的随机性 transform_test = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 198, 170] at entry 0 and [3, 301, 190] at entry 1 根据报错优化代码

transform_train = torchvision.transforms.Compose([ # 对每张图片进行170*170的中心裁剪 torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)), # 对每张图片进行随机翻转 torchvision.transforms....

解释下列代码transforms.Compose([lambda x: Image.open(x).convert('RGB'), transforms.Resize((self.resize, self.resize)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)) ])

4. transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))：这个操作对图像进行标准化处理。它使用了 transforms.Normalize() 方法，并传入两个元组作为参数。第一个元组 (0.485, 0.456, 0.406)...

加载数据集并进行数据预处理 transform_train = transforms.Compose( [transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) transform_test = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)

- transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) 对图像进行标准化处理，通过减去均值和除以标准差来将像素值归一化。 python transform_test = transforms.Compose([ ...

train_transform = transforms.Compose([transforms.RandomCrop((args.img_size, args.img_size), padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.ColorJitter(brightness=0.24705882352941178), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761))])

接着，transforms.ToTensor()将图像转换为张量形式。 最后，transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761))对图像进行标准化操作，其中(0.5071, 0.4867, 0.4408)表示均值，(0....

transforms.compose(transforms.totensor(),transforms.normalize(0.5,0.5))各个参数是什么意思？

其中 transforms.totensor() 将 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换为 tensor，transforms.normalize(0.5,0.5) 对 tensor 进行归一化，将像素值从 [0,1] 转换为 [-1,1]，而 transforms.compose() 则将这两个操作组合在...

def get_transforms(): transformations = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) return transformations

具体来说，transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) 创建了一个由两个变换操作组成的组合变换，其中： - transforms.ToTensor() 将 PIL.Image 或 ...

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])])

具体来说，transforms.ToTensor()是将数据转换成Tensor格式，transforms.Normalize()是进行标准化，使得数据的均值为0.5，方差为0.5。而transforms.Compose()则是将多个数据预处理操作组合起来。

transform = transforms.Compose([transforms.Scale(64), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

第二步中，使用了 transforms.ToTensor() 操作将图像转换为张量形式。这个操作将图像从 PIL.Image 对象转换为 PyTorch 的张量形式。 第三步中，使用了 transforms.Normalize() 操作对图像进行归一化处理。这个操作...

data_tf = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])])作用

具体来说，它首先使用 transforms.ToTensor() 将输入的数据转换为张量（Tensor），然后使用 transforms.Normalize() 将张量数据归一化到指定的均值和标准差。其中归一化的均值为 [0.5]，标准差为 [0.5]。

data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])

4. transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])：对图像进行归一化操作，使其像素值分布在0到1之间。这个操作通常用于提高模型的训练效果，减少模型的过拟合。 这些操作被组合在一起，...

def main(): batchsz = 128 cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', True, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) cifar_test = datasets.CIFAR10('cifar', False, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_test = DataLoader(cifar_test, batch_size=batchsz, shuffle=True) x, label = iter(cifar_train).next() print('x:', x.shape, 'label:', label.shape) ———————————————— 逐行解释

- transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) 对图像进行归一化处理，使其均值为0.485、0.456、0.406，标准差为0.229、0.224、0.225。 - download=True 如果数据集不存在，...
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