torchvision.utils.make_grid(images)什么意思

时间: 2023-11-27 15:02:42 浏览: 82
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浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法

torchvision.utils.make_grid(images)是PyTorch中的一个函数，用于将多张图片拼接成一张网格状的图片。其中images是一个张量（tensor），包含了多张图片的数据。在拼接时，make_grid函数可以自动调整每张图片的大小和间距，使得它们能够按照一定的规则排列在网格中。这个函数常用于可视化训练过程中的输入数据、输出结果等。
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(torchvision.utils.make_grid

) is a function in the PyTorch library that creates a grid of images from a given set of images. The function takes a tensor of images as input and returns a grid of images, where each image is ...

dataiter = iter(testloader) images, labels = dataiter.__next__() imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print('GroundTruth:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))啥意思

- imshow(torchvision.utils.make_grid(images))：使用PyTorch中的图像工具函数，将图像数据制成网格状并展示出来。 - print('GroundTruth:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))：打印出...

net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap

make_grid函数将图像数据转换成一个图像网格，用于可视化展示，而add_image和add_graph函数则是用于将可视化结果写入TensorBoard的，方便用户进行训练过程的监控和调试。这段代码中的writer是一个SummaryWriter对象...

解释一下：if __name__ == '__main__': # get some random training images dataiter = iter(train_loader) # images, labels = dataiter.next() images, labels = dataiter.__next__() print(images,labels) # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) # Configure the device to train on use_cude = True print('Cuda Available:', torch.cuda.is_available()) device = torch.device('cuda:2' if (use_cude and torch.cuda.is_available()) else 'cpu') # # Display size of the data # print(train_set.data.shape) # print(test_set.data.shape) model = VGG16().to(device) train_model(train_loader,test_loader,model)

如果 __name__ 等于 '__main__'： 是 Python 中的一个特殊语句，用于判断当前脚本是否被直接执行。 当直接运行脚本时，__name__ 会被设置为 '__main__'，而当脚本被作为模块导入时，__name__ 就是模块名。...

torchvision.utils.哪个函数将图片分开显示

torchvision.utils.make_grid 函数可以将一组图像拼接成一张大图，并且在每个图像之间添加空白边框，使得每个图像可以分开显示。你可以通过设置参数 padding 来控制边框的大小。以下是一个例子： python ...

解释这段代码 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if torch.cuda.is_available(): print('程序发现GPU环境，将使用GPU加速训练') else: print('程序没有发现GPU环境，将使用CPU进行训练') #准备数据，训练集，测试集，目标类别 trainloader, testloader, classes = dataset() #随机获取一组训练样本，显示数据 images, labels = next(iter(trainloader)) #显示图片 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) #打印图片标签 print(''.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) #设计神经网络 net = VGGTest() if torch.cuda.is_available(): net.to(device) #设计损失函数和优化器 criterion, optimizer = loss(net) #训练网络 start = time.time() train(net, trainloader, criterion, optimizer, num_epochs, device, num_print, lr_scheduler=None, testloader=None) end = time.time() print('训练时长：{}秒'.format(end-start)) #保存训练后的网络 #在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种方式，一种是保存整个模型，另一种是保存模型的参数 #torch.save(model,'my_model.pth')#保存整个模型 path = './cifar_net.pth' #测试数据 test(net, testloader, criterion, device)

这段代码主要是用来准备数据，设计神经网络，训练网络，并保存训练后的模型。 首先，代码会检测是否有可用的 GPU 环境，如果有则将设备设置为 'cuda:0'，否则设置为 'cpu'。然后，代码会调用 dataset 函数来获取...
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Train loss: 1.618: 0%| | 0/269 [00:05<?, ?it/s]C:\Users\AIPT2\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torchvision\utils.py:50: UserWarning: range will be deprecated, please use value_range instead. warnings.warn(warning)怎么解决

例如，如果您使用了 torchvision.utils.make_grid 函数，则可以像下面这样进行修改： python from torchvision.utils import make_grid grid = make_grid(images, nrow=4, padding=2, normalize=True, value_...

torchvision 怎么调用

imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 打印标签 print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) 在上面的代码中，我们使用 torchvision 加载了 CIFAR10 数据集，并使用 matplotlib ...

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img_grid = torchvision.utils.make_grid(images[:16], nrow=4) # 可视化大图 plt.imshow(img_grid.permute(1, 2, 0)) plt.show() 3. 可视化特征图 在卷积神经网络中，每层卷积操作的输出都是一组特征图。...

camvid数据集使用方法_使用PyTorch的torchvision处理CIFAR10数据集并显示

imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 输出标签 print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) 这将显示四张训练图片和它们的标签。现在，我们已经成功地加载并显示了CIFAR10数据...

2.使用torchvision库中的数据模块下载MNIST数据集，并随机展示其中8张图像。 将2下载的图像数据进行随机翻转，随机裁剪，并且转化为统一尺寸大小120x120，最后转换为tensor数据

imshow_images = torchvision.utils.make_grid(images_to_display, nrow=4) plt.imshow(torchvision.transforms.functional.to_pil_image(imshow_images)) plt.show() 这里我们使用了torchvision.utils.make_...

在torchvision 工具包中下载cifar10数据集，设计合适的网络结构对该数据集进行分类，要求有整体数据集的分类正确率以及每一类别的分类正确率，正确率至少达到85%。要求有图片显示，用CPU运行的代码，用VGG16，要求有每一类别的分类准确率

首先，我们需要安装torch和torchvision库： pip install torch torchvision 然后，我们可以使用以下代码下载并加载CIFAR10数据集： python import torch import torchvision import torchvision...

1.利用Pytorch深度学习框架，根据yolov3的主干网络darknet53模型（参考下图），进行猫狗数据集的模型训练和模型推理，按下面要求完成相应代码。（76分） ①读入猫狗数据集（data_zoo），并进行必要的预处理 ②划分数据为训练集和测试集（比例自拟） ③在训练集中随机选取9张图片进行3行3列图像显示 ④构建卷积单元类封装ConvCell，由卷积、BN、Relu激活组成 ⑤参见附图，构建yolov3的主干网络类封装DarkNet53 ⑥进行前向传播 ⑦打印输出整体模型维度结构 ⑧正确合理使用损失函数和优化器 ⑨训练集数据进行模型训练，自拟合适的超参数 ⑩模型训练完毕后，打印输出训练集准确率 ⑪打印输出测试集准确率代码

imshow(torchvision.utils.make_grid(images[:9])) # 构建卷积单元类封装ConvCell，由卷积、BN、Relu激活组成 class ConvCell(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, ...
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WordPress作为新闻管理面板的实现指南

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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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在C语言中，你可以编写一个简单的函数来解决这个问题。首先，你需要确定每个圆是否包含了给定的点。如果包含，则返回塔高10米，如果不包含则返回0。这里提供一个基本的伪代码思路： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义圆的结构体 typedef struct { double x, y; // 圆心坐标 int radius; // 半径 } Circle; // 函数判断点是否在圆内 int is_point_in_circle(Circle circle, double px, double py) { d
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