from torchvision.transforms import ToTensor

时间: 2023-11-17 07:07:17 浏览: 83
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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...

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...

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...

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...

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 = ...

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...

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...

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.transforms' has no attribute 'rotate'

# 利用torchvision.transforms.ToTensor()等方法转换为tensor 通过先将图像tensor转换为PIL Image对象，然后使用PIL库中的rotate方法进行旋转，最后再将旋转后的PIL Image对象转换回图像tensor即可。 需要...

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from torchvision.models.resnet import resnet34 是导入PyTorch torchvision库中预训练的ResNet-34模型的语句。ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络，它通过引入残差块解决了深层网络训练过程中的梯度消失...

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。

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。...

module 'torchvision.transforms' has no attribute 'Scale'

在最新版本的 PyTorch 中，torchvision.transforms.Scale 已被弃用，并且在 0.9.0 版本中已被...因为 transforms.Resize 返回一个 PIL 图像对象，所以你需要将其转换为 Tensor，可以使用 transforms.ToTensor()。

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,...

AttributeError: module 'torchvision.transforms' has no attribute 'Scale

在 PyTorch 中，使用 torchvision.transforms 时，会出现 AttributeError: module... transforms.ToTensor(), ]) # 加载图像 img = Image.open("image.jpg") # 对图像进行变换 img_transformed = transform(img)

用torchvision.transforms.normalize归一化图片

transforms.ToTensor() ]) image = transform(image) # 归一化图片 normalize = transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], # ImageNet数据集的均值 std=[0.229, 0.224, 0.225] # ImageNet数据集的标准...

from torchvision import transforms

from torchvision import transforms 这行Python代码是在导入PyTorch的图像处理模块torchvision.transforms。torchvision是PyTorch的一部分，专门用于计算机视觉任务，提供了一系列预定义的转换和数据增强工具...

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(): ...

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