transforms.Resize(size=(in_size, in_size), interpolation=transforms.InterpolationMode.BICUBIC)
时间: 2024-04-14 18:31:10 浏览: 22
`transforms.Resize` 是 PyTorch 中的一个函数,用于调整图像的大小。它接受一个参数 `size`,该参数是一个元组,表示目标图像的大小。在这个例子中,`size=(in_size, in_size)` 表示目标图像将被调整为一个正方形,边长为 `in_size`。同时,函数还接受一个可选参数 `interpolation`,用于指定调整大小时使用的插值方法。在这里,`transforms.InterpolationMode.BICUBIC` 表示使用双三次插值方法进行调整大小操作。
相关问题
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。
基于300条数据用CNN多分类预测时,训练精度特别差,代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ,具体如何修改代码
训练精度差可能是由于数据集太小,或者模型的训练过程不够充分。可以尝试以下几个方法:
1. 增加数据集:可以通过数据增强的方法来扩充数据集,比如随机裁剪、翻转、旋转等等。
2. 调整超参数:可以尝试调整学习率、优化器、dropout等超参数来提高模型的性能。
3. 调整网络结构:可以尝试增加卷积层、全连接层,或者使用更深的网络结构来提高模型的性能。
以下是代码的修改建议:
1. 增加数据增强:可以使用 torchvision.transforms 对图像进行随机裁剪、翻转等操作,来扩充数据集。
2. 调整学习率和优化器:可以尝试使用较小的学习率,并选择合适的优化器,比如 Adam。
3. 增加全连接层:可以在模型中增加一个全连接层来提高模型性能。
4. 增加正则化:可以使用 L2 正则化来防止过拟合。
修改后的代码如下:
```
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
class Model(Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1)
self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu1_1 = nn.ReLU()
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4)
self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1)
self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128)
self.relu2_1 = nn.ReLU()
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1)
self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256)
self.relu3_1 = nn.ReLU()
self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu4_1 = nn.ReLU()
self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu4_2 = nn.ReLU()
self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu5_1 = nn.ReLU()
self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu5_2 = nn.ReLU()
self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5)
self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3)
self.fc1=nn.Linear(512*5*5, 1024)
self.relu6=nn.ReLU()
self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2)
self.fc2=nn.Linear(1024, 141)
# 数据增强
self.transform = transforms.Compose([
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(x)
x = self.bn1_1(x)
x = self.relu1_1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2_1(x)
x = self.bn2_1(x)
x = self.relu2_1(x)
x = self.pool2(x)
x = self.conv3_1(x)
x = self.bn3_1(x)
x = self.relu3_1(x)
x = self.pool3(x)
x = self.conv4_1(x)
x = self.bn4_1(x)
x = self.relu4_1(x)
x = self.conv4_2(x)
x = self.bn4_2(x)
x = self.relu4_2(x)
x = self.pool4(x)
x = self.conv5_1(x)
x = self.bn5_1(x)
x = self.relu5_1(x)
x = self.conv5_2(x)
x = self.bn5_2(x)
x = self.relu5_2(x)
x = self.pool5(x)
x = x.view(-1, 512*5*5)
x = self.dropout1(x)
x = self.fc1(x)
x = self.relu6(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在训练时,可以使用如下代码来进行数据增强:
```
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=model.transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
shuffle=True, num_workers=2)
```