torch::data::transforms::ToTensor()

torch::data::transforms::ToTensor() 是 PyTorch C++ API 中的一个数据变换函数，用于将数据转换为张量（Tensor）类型。它可以应用于图像、音频等数据类型，并将它们转换为可以被深度学习模型处理的张量形式。在图像处理中，该函数可以将图像从常见的像素值表示转换为张量表示，例如将像素值为 0-255 的图像转换为范围在 0-1 之间的张量。

具体来说，该函数可以将图像或音频数据从原始类型转换为张量类型，并进行标准化处理。在图像处理中，ToTensor() 可以将 H x W x C 的图像转换为 C x H x W 的张量，并将像素值标准化为 [0, 1] 范围内的浮点数。在音频处理中，ToTensor() 可以将音频信号从原始的时域表示转换为频域表示，并将其表示为张量。

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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，如果可以则使用CUDA，否则使用CPU。

2. 定义数据预处理的方法，包括在训练时进行随机裁剪、随机水平翻转、转换为张量、将像素值标准化等操作；在验证时进行大小调整、中心裁剪、转换为张量、将像素值标准化等操作。

在这段代码中，还用到了之前建立的模型，即从model.py文件中导入了resnet34模型。

def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0 for data, target in test_loader: if not args.cpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] torch.squeeze() correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

这段代码是一个用于测试模型准确率的函数。首先，它加载了 CIFAR10 数据集的测试数据，这些数据已经通过了预处理（使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量，使用 transforms.Normalize() 对张量进行归一化）。然后，它将模型设置为评估模式（model.eval()），并初始化正确分类的计数器（correct）。

接下来，它迭代测试数据集中的每个批次，并将数据和标签分别存储在 data 和 target 变量中。如果 GPU 可用，数据和目标将移动到 GPU 上。然后，它将数据和目标封装在变量中（Variable(data) 和 Variable(target)）。接着，它使用模型对数据进行预测，并将输出存储在 output 变量中。然后，它使用 output.data.max(1, keepdim=True)[1] 获取预测标签，并将其存储在 pred 变量中。接着，它使用 torch.squeeze() 函数去除 pred 张量中的所有尺寸为 1 的维度。最后，它将正确分类的数量加上 pred 与 target 相等的数量，并将结果存储在 correct 变量中。

该函数返回正确分类的数量。