torchvision.transforms.totensor

torchvision.transforms.totensor是一个将PIL图像或numpy数组转换为PyTorch张量的转换函数。它将图像或数组的数据类型转换为torch.FloatTensor，并将像素值从到255缩放到到1之间。

相关问题

torchvision.transforms.ToTensor

torchvision.transforms.ToTensor 是 PyTorch 中的一个图像预处理函数，它将 PIL 图像或 numpy.ndarray 转换为 PyTorch 中的张量类型（torch.Tensor）。转换过程中，函数会将图像的数据类型转换为 torch.float32，并将像素值归一化到 [0,1] 的范围。该函数通常用于将图像数据转换为 神经网络可以接受的格式。

介绍torchvision.transforms.ToTensor及其参数

`torchvision.transforms.ToTensor` 是将 PIL 图像或 numpy ndarray 转换为 PyTorch 的 `Tensor` 类型的转换函数。它将图像数据从范围为 [0, 255] 的整数值转换为范围为 [0.0, 1.0] 的浮点数值，并将其通道顺序从 H x W x C 转换为 C x H x W。

`ToTensor()` 没有参数，但是可以通过以下方式覆盖默认的转换行为：

- `ToTensor.normalize(mean, std, inplace=False)`：将图像数据标准化为给定的均值和标准差。如果 `inplace` 参数设置为 True，则在原地修改 `Tensor`。默认值为 False。
- `ToTensor.__call__(pic)`：定义了如何执行转换的方法。它将 PIL 图像或 numpy ndarray 转换为 `Tensor`。如果输入的数据类型不是 PIL 图像或 numpy ndarray，则会引发异常。

例如，如果要在转换时对图像数据执行标准化，则可以使用以下代码：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

这将将图像数据的每个通道减去 0.5 并除以 0.5，使其在 [-1.0, 1.0] 的范围内。