torchvision.transforms.RandomCrop((128,64),padding=4),

时间: 2023-03-24 10:04:03 浏览: 142
这个问题是关于 PyTorch 中的图像处理模块 torchvision.transforms 的一个函数调用，它会对输入的图像进行随机裁剪，裁剪后的大小为 (128, 64)，同时在裁剪前会在图像周围填充 4 个像素点。
相关问题

torchvision.transforms.v2

torchvision.transforms.v2是一个Python库，它提供了一系列的数据预处理操作，可以用于对图像数据进行处理和转换。其中一些常见的预处理操作包括： 1. transforms.CenterCrop(size)：将给定的图像进行中心切割，得到给定的size大小的图像。size可以是一个tuple，表示目标图像的高度和宽度；也可以是一个整数，表示切出来的图像是正方形。 2. transforms.RandomCrop(size, padding=0)：随机选取图像的中心点位置进行切割。size可以是一个tuple，也可以是一个整数。 3. transforms.RandomHorizontalFlip()：随机水平翻转给定的图像，概率为0.5，即有50%的概率进行翻转。 4. transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2)：先随机切割图像（尺寸不定），然后再将切割后的图像resize成给定的size大小。 5. transforms.Pad(padding, fill=0)：将给定的图像的所有边用给定的填充值进行填充。padding表示要填充多少像素，fill表示用什么值进行填充。 6. transforms.Normalize(mean, std)：使用给定的均值和标准差进行归一化操作。归一化公式为：channel = (channel - mean) / std。其中mean和std分别表示每个通道的均值和标准差。 以上是torchvision.transforms.v2库中的一些常见的预处理操作，可以根据需要选择合适的操作来对图像数据进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [torchvision.transforms](https://blog.csdn.net/qq_33254870/article/details/103364028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [pytorch-nyuv2:PyTorch NYUv2数据集类](https://download.csdn.net/download/weixin_42100188/18378138)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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)

这段代码用于加载数据集并进行数据预处理。让我逐行解读这些代码： ```python 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_train` 是一个数据预处理的操作序列，使用 `transforms.Compose` 将多个预处理操作组合在一起。 - `transforms.RandomCrop(32, padding=4)` 对图像进行随机裁剪，裁剪的大小为32x32，并在周围填充4个像素。 - `transforms.RandomHorizontalFlip()` 对图像进行随机水平翻转。 - `transforms.ToTensor()` 将图像转换为张量（Tensor）形式。 - `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([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) ``` - `transform_test` 是用于测试集的数据预处理操作序列，与 `transform_train` 相似，但没有进行随机裁剪和翻转。 ```python 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) ``` - `trainset` 是使用 CIFAR10 数据集对象的训练集，通过传入参数 `root='./data'` 指定数据集的根目录，`train=True` 表示加载训练集数据，`download=True` 表示如果数据集不存在则下载数据集，`transform=transform_train` 表示对训练集应用之前定义的 `transform_train` 进行数据预处理。 - `trainloader` 是一个用于训练的数据加载器（DataLoader），通过传入参数 `trainset` 表示加载 `trainset` 数据集，`batch_size=128` 表示每次加载的批次大小为128，`shuffle=True` 表示每个 epoch 都会对数据进行洗牌以增加随机性，`num_workers=2` 表示使用2个线程来加载数据。 ```python 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) ``` - `testset` 是使用 CIFAR10 数据集对象的测试集，通过传入参数 `train=False` 表示加载测试集数据，其他参数的含义与训练集类似。 - `testloader` 是一个用于测试的数据加载器（DataLoader），通过传入参数 `testset` 表示加载 `testset` 数据集，其他参数的含义与训练集类似。 以上代码段加载了 CIFAR10 数据集，并对训练集和测试集进行了数据预处理，然后创建了对应的数据加载器，以便在训练和测试过程中使用。
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randomCrop2 = transforms.RandomCrop((int(img.size[0]/2), int(img.size[1]/2)), padding=10) imgrcrop1 = randomCrop1(img) imgrcrop2 = randomCrop2(img) 3. **RandomHorizontalFlip**：这个转换方法按...

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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)

首先，transforms.RandomCrop 随机裁剪图像到指定的大小（这里是32x32），并进行填充。 然后，transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转图像，增加数据集的多样性。 接下来，transforms.ToTensor 将...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision # datasets and pretrained neural nets import torch.utils.data import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]) trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=True, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 testset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=False, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size =32, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)写一个构建网络定义损失函数，优化器训练 迭代次数为10次 模型评测尝试将数据集更改为FashionMNIST或者CIFIR10再训练模型，或对比卷积神经网络和全连接神经网络模型的预测准确度，或尝试数据增强方法的代码

transforms.RandomCrop(28, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), ]) trainset = torchvision.datasets.MNIST(root=data_root, train=True, download=True, transform=train_...
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transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) def forward(self, x): x = self.conv1_1...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = x.view(x.size(0), -1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 创建网络实例 net = Net()class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = x.view(x.size(0), -1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 创建网络实例 net = Net()写一个尝试将数据集更改为FashionMNIST或者CIFIR10再训练模型，或对比卷积神经网络和全连接神经网络模型的预测准确度，或尝试数据增强方法的代码

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(15), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])), batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, ...

transforms.Normalize（）中的参数是如何计算的代码

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(train_data_mean, train_data_std) ]) # 应用数据预处理操作 train_set = CIFAR10...

transforms.compose()函数的使用和数据集的读取的pytorch代码

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) # 读取数据集 trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, ...

一、利用torchvision库搭建NINST手写体数据集 二、利用transforms函数构建预处理流程 三、设计损失函数，利用梯度下降进行优化 四、构建测试集数据并测试网络性能 五、netron可视化深度模型及各个模块的意义

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform_test = transforms.Compose([ ...

torchvision怎么使用预训练模型？

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 加载CIFAR-10数据集 train_dataset = datasets.CIFAR10...

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

transforms.RandomCrop(120, padding=10), # 随机裁剪至120x120，填充边界像素 transforms.Resize((120, 120)), # 调整到固定大小 transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor ]) train_dataset = torchvision....

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如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。