torchvision.transforms.Resize(image_shape)

torchvision.transforms.Resize(image_shape)是一个用于调整图像大小的函数。它是PyTorch中torchvision库中的一个变换函数。这函数可以用于对图像进行缩，使其具有指定的形状。

具体来说，这个函数接受一个参数image_shape，它表示目标图像的形状。image_shape可以是一个整数，表示将图像的宽度和高度调整为相同的值，也可以是一个元组或列表，表示将图像的宽度和高度调整为指定的值。

当调用torchvision.transforms.Resize(image_shape)时，它会返回一个可应用于图像的变换函数。这个函数可以通过调用transform(image)来应用到输入的图像上，其中image是一个PIL图像对象。

使用torchvision.transforms.Resize可以方便地对输入的图像进行大小调整，以满足模型或任务的要求。

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def __call__(self): # 图像转换 data_transorform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Resize((224, 224)), torchvision.transforms.CenterCrop((224, 224)), torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_list = glob.glob(self.img_dir + os.sep + "*.png") for imgpath in img_list: img = cv2.imread(imgpath) new_img = self.expend_img(img) # 补边 img = Image.fromarray(new_img) img = data_transorform(img) # 转换 img = torch.reshape(img, (-1, 3, self.imgsz, self.imgsz)).to(device) # 维度转换[B,C,H,W] pred = self.model(img) _, pred = torch.max(pred, 1) outputs = self.class_name[pred] print("Image path:", imgpath, " pred:", outputs) # 补边为正方形 def expend_img(self, img, fill_pix=122): ''' :param img: 图片数据 :param fill_pix: 填充像素， 默认为灰色，自行更改 :return: ''' h, w = img.shape[:2] # 获取图像的宽高 if h >= w: # 左右填充 padd_width = int(h - w) // 2 padd_h, padd_b, padd_l, padd_r = 0, 0, padd_width, padd_width # 获取上下左右四个方向需要填充的像素 elif h < w: # 上下填充 padd_high = int(w - h) // 2 padd_h, padd_b, padd_l, padd_r = padd_high, padd_high, 0, 0 new_img = cv2.copyMakeBorder(img, padd_h, padd_b, padd_l, padd_r, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=[fill_pix, fill_pix, fill_pix]) return new_img if __name__ == '__main__': opt = parser_opt() test_img = Test_model(opt) test_img()

这段代码是一个使用PyTorch实现的图像分类模型的测试程序。主要实现了以下功能：

1.读取指定目录下的所有png格式图像文件。

2.对读取到的图像进行补边操作，使其变为正方形。

3.将图像进行预处理，包括图像尺寸的调整、中心裁剪、像素归一化等操作。

4.将处理后的图像输入模型进行分类预测，打印输出预测结果。

其中，模型的具体实现没有在这段代码中给出，可以通过调用Test_model类中的self.model属性来获取模型，该模型需要预先训练好并保存在文件中。

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

修改后的代码如下：

import torch
import torchvision.models as models
vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True)
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载图片
img_path = "pic.jpg"
img = Image.open(img_path)

# 定义预处理函数
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 预处理图片，并添加一个维度(batch_size)
img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0)

# 提取特征
features = vgg16_model.features(img_tensor)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)):
    # 获取指定层的输出特征
    output = features[layer_idx]

    # 定义随机输入张量，并启用梯度计算
    input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True)

    # 定义优化器
    optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr)

    for i in range(iterations):
        # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出
        model.zero_grad()
        x = model.features[:layer_idx+1](input_tensor)

        # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播
        loss = F.mse_loss(x, output)
        loss.backward()

        # 更新输入张量
        optimizer.step()

        # 反归一化
        input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min())

    # 将张量转化为numpy数组
    img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0))

    # 绘制图像
    plt.figure(figsize=figsize)
    plt.imshow(img)
    plt.axis("off")
    plt.show()

# 可视化第一层特征
deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)

改动的主要是在定义随机输入张量后，将其输入到网络中获取对应的输出，同时在获取输出时，需要指定截取到哪一层。然后计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播，更新输入张量。最后将张量转化为numpy数组，绘制图像。