from torchvision.transforms import ToTensor

时间: 2023-11-17 22:07:17 浏览: 91
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torchvision.zip

这行代码从torchvision.transforms模块中导入了ToTensor变换。ToTensor变换是torchvision中的一个常用变换，它将PIL图像或numpy数组转换为Torch的Tensor对象。通过使用ToTensor变换，可以将图像数据转换为可以在PyTorch模型中使用的张量形式。这个变换通常在数据预处理过程中使用，以便将图像数据转换为适合神经网络输入的格式。
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pytorch-transforms.Resize()用法.pdf

from torchvision import transforms #### 2. 参数说明 - **size** (int 或 tuple) – 指定输出图像的大小。如果 size 是 int 类型，则输出图像将被缩放到该大小的较短边。如果 size 是 tuple 类型 (H, W)，则...

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

首先，它导入了所需的库和模块，包括了模型定义(Model)、数据集(mnist)、数据加载器(DataLoader)、损失函数(CrossEntropyLoss)、优化器(SGD)以及数据转换(ToTensor)。 然后，在if __name__ == '__main...

import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

然后，使用 PyTorch 提供的 DataLoader 工具将 MNIST 数据集加载进来，并将其转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型。在训练模型时，使用 SGD 优化器（optimizer）对模型参数进行优化，其中，学习率为 0.01，动量为 0.5。...

from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./data", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

这段代码是用 PyTorch 中的 ...transforms.ToTensor() 将 PIL.Image.Image 类型的图像转换为 torch.FloatTensor 类型，且像素值范围从 [0, 255] 变成 [0, 1]。如果数据集不存在，则会自动下载到指定的 root 目录下。

torchvision.transforms.functional和 torchvision.transforms

其中，torchvision.transforms提供了一系列类来进行图像预处理，例如Resize、RandomCrop、ToTensor等，这些类可以被用于数据集的预处理。而torchvision.transforms.functional提供了一系列函数来进行图像...

torchvision.transform.ToTensor.insert的作用

from torchvision.transforms import ToTensor, Compose transform = Compose([ Resize(224), # 先调整尺寸 ToTensor(), # 再转为 tensor Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # ...

使用torchvision.transforms.Compose时希望在一张图片上只有一种torchvision.transforms样式

from torchvision import transforms # 定义要应用的transforms transform1 = transforms.RandomHorizontalFlip() transform2 = transforms.RandomCrop(32) # 随机应用transform1或transform2 transform = ...

我希望你充当一个代码编译人员的角色，将下述Python代码编译成符合Mips32位指令集的，并且能在Mars仿真器中运行的汇编代码，代码如下：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 定义 MLP 神经网络模型 class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2) self.relu2 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, output_size) def forward(self, x): x = self.relu1(self.fc1(x)) x = self.relu2(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 设置超参数 input_size = 784 hidden_size1 = 100 hidden_size2 = 200 output_size = 10 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 准备数据集 train_dataset = MNIST(root='.', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 创建模型实例 model = MLP(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 将图像数据展平 images = images.reshape(-1, input_size) # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每迭代100个批次，打印一次损失信息 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item())) print("训练完成！")

对于将Python代码编译成Mips32位指令集的汇编代码，我需要使用编译器工具来完成。...您可以使用Mars仿真器来运行生成的汇编代码。 如果您对Mips32位指令集的汇编代码不熟悉，建议您参考相关资料或教程来学习如何将...

small_image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(small_image) TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'NoneType'>

transforms.ToTensor() ]) small_image_tensor = transform(small_image) 在这里，我们使用 Image.open 方法加载图像，并使用 transforms.Compose 方法创建一个转换函数，其中包括将图像大小调整为 (224,...

请解释一下import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter BATCH SIZE = 4 transform - transforms.Compose( [transforms. ToTensor0, transforms.Normalize((0.5,), (0.5.)) trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download True, train= True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download= True, train=False, transform= transform) trainloader = Loader.DataLoader(trainset, batch size= BATCH SIZE, shuffle True)testloader = Loader.Datal oader(testset, batch size=BATCH SIZE, shuffle- False)classes s ('T- shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle Boot') class Net(nn.Module);: def_ init (self): super(Net, self). init 0这段代码

接着，代码使用torchvision库中的FashionMNIST数据集，并将其分成训练集和测试集。然后利用torch.utils.data.dataloader库中的DataLoader函数来将数据集划分成相应的batch，并进行打乱顺序操作。 最后，代码定义了...

import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torchvision.models.detection import FasterRCNN from torchvision.models.detection.rpn import AnchorGenerator from torchvision.transforms import transforms # 加载预训练的分类模型 model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True) backbone = model.backbone # 创建RPN（Region Proposal Network）锚点生成器 anchor_sizes = ((32,), (64,), (128,), (256,), (512,)) aspect_ratios = ((0.5, 1.0, 2.0),) * len(anchor_sizes) rpn_anchor_generator = AnchorGenerator(anchor_sizes, aspect_ratios) # 创建目标检测模型 model = FasterRCNN(backbone, num_classes=11, rpn_anchor_generator=rpn_anchor_generator) # 加载预训练的权重（可选） model.load_state_dict(torch.load("../models/light-model-2.pth")) # 对输入图像进行预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) # 加载图像 image = Image.open("../dataset/valid/Bacterial_spot/0afe3bbd-b18b-4c70-8fbd-072844e742a2___GCREC_Bact.Sp 3434.JPG") image = transform(image) image = image.unsqueeze(0) # 添加批次维度 # 检测目标 model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model(image) # 处理预测结果 boxes = predictions[0]["boxes"] labels = predictions[0]["labels"] scores = predictions[0]["scores"] # 打印结果 for box, label, score in zip(boxes, labels, scores): print(f"Box: {box}, Label: {label}, Score: {score}") AttributeError: 'MobileNetV2' object has no attribute 'backbone'

transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) image = transform(image) image = image.unsqueeze(0) # 检测目标 model.eval() with torch.no_grad(): ...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")将以上代码修改为二分类

transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True, download=True, transform=train_transform) ...

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

x = x.view(x.size(0), -1) # flatten the output of conv2 to (batch_size, 32 * 7 * 7) output = self.out(x) return output # 实例化卷积神经网络模型 cnn = CNN() # 定义损失函数和优化器 loss_func = nn....

torchvision.transforms.Compose

from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor() ]) 在上述代码中，我们创建了一个 transform 对象，该对象是由两个操作组成...

AttributeError: module 'torchvision.transforms.functional' has no attribute 'ToTensor'

正确的导入语句应该是类似于from torchvision.transforms import ToTensor或import torchvision.transforms.functional as F，然后使用F.ToTensor()来调用ToTensor函数。 3. 拼写错误：请检查你是否正确拼写...

import torch from PIL import Image from torchvision.transforms import functional as F # 加载图像并将其转换为 PyTorch 张量 img = Image.open('path/to/image.jpg') tensor_img = F.to_tensor(img) # 将 PyTorch 张量缩放成300x300的正方形 resized_tensor_img = F.resize(tensor_img, [300, 300]) # 创建一个300x300的白色图像 white_img = Image.new('RGB', (300, 300), (255, 255, 255)) # 将原始图像粘贴到白色图像中央 left = (300 - img.width) // 2 top = (300 - img.height) // 2 white_img.paste(img, (left, top)) # 将图像转换为 PyTorch 张量 tensor_img = F.to_tensor(white_img)检查代码并优化

from torchvision.transforms import functional as F def resize_and_pad_image(image_path, size): # 加载图像并将其转换为 PyTorch 张量 img = Image.open(image_path) tensor_img = F.to_tensor(img) # ...

torchvision.transforms.ToPILImage函数如何使用

to_tensor = transforms.ToTensor() tensor = to_tensor(pil_image) 其中，to_pil 是将张量转换为 PIL 图像的变换函数对象，to_tensor 是将 PIL 图像转换为张量的变换函数对象，tensor 是输入的 PyTorch ...

torchvision=0.15 torchvision.transforms=？

from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整图片尺寸 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转 transforms.ToTensor(), # 将像素...

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