trans = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ])

时间: 2024-04-05 22:29:39 浏览: 110
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这是一个 PyTorch 中的数据预处理操作，它将输入的数据转换为张量形式。具体来说，它使用 `ToTensor()` 将图片转换为张量，并将像素值从 [0, 255] 归一化到 [0, 1] 之间。`Compose()` 则用于将多个数据预处理操作组合在一起。在这里，只有一项操作，即将图片转换为张量。
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trans = transforms.ToTensor()

transforms.ToTensor() 将 PIL 图像或 numpy 数组转换为张量 (tensor) 格式，这是神经网络中常用的数据格式。它将像素值从 0-255 转换为 0-1 的浮点数，并将通道顺序从 HWC (高、宽、通道数) 转换为 CHW (通道数、高...

trans = transforms.Compose(trans)

这是一个 Python 代码，用于将多个图像变换...transforms.Compose() 函数将多个变换函数作为参数传入，然后将它们组合成一个新的变换函数。在这个例子中，trans 是一个变换函数列表，通过 Compose() 函数组合在一起。

trans_init = [transforms.CenterCrop(opt.crop), ] print('Cropping to [%i]' % opt.crop) else: print('Not cropping') trans = transforms.的含义

这段代码是在使用 PyTorch 中的 transforms 模块对数据进行预处理。transforms 模块提供了多种数据增强和预处理的方法，可以用于数据加载、训练和测试中。 在这段代码中，首先判断了是否需要进行 CenterCrop 的操作...

给下列程序添加注释： void DWAPlannerROS::reconfigureCB(DWAPlannerConfig &config, uint32_t level) { if (setup_ && config.restore_defaults) { config = default_config_; config.restore_defaults = false; } if ( ! setup_) { default_config_ = config; setup_ = true; } // update generic local planner params base_local_planner::LocalPlannerLimits limits; limits.max_vel_trans = config.max_vel_trans; limits.min_vel_trans = config.min_vel_trans; limits.max_vel_x = config.max_vel_x; limits.min_vel_x = config.min_vel_x; limits.max_vel_y = config.max_vel_y; limits.min_vel_y = config.min_vel_y; limits.max_vel_theta = config.max_vel_theta; limits.min_vel_theta = config.min_vel_theta; limits.acc_lim_x = config.acc_lim_x; limits.acc_lim_y = config.acc_lim_y; limits.acc_lim_theta = config.acc_lim_theta; limits.acc_lim_trans = config.acc_lim_trans; limits.xy_goal_tolerance = config.xy_goal_tolerance; limits.yaw_goal_tolerance = config.yaw_goal_tolerance; limits.prune_plan = config.prune_plan; limits.trans_stopped_vel = config.trans_stopped_vel; limits.theta_stopped_vel = config.theta_stopped_vel; planner_util_.reconfigureCB(limits, config.restore_defaults); // update dwa specific configuration dp_->reconfigure(config); }

* @param config Reference to the configuration object that stores the updated parameters * @param level The level of reconfiguration, unused in this function */ void DWAPlannerROS::reconfigureCB...

解释下面代码含义def show_batch(display_transform=None): if display_transform is None: display_transform = transforms.ToTensor() display_set = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./' + data_folder, train=True, download=True, transform=display_transform ) display_loader = torch.utils.data.DataLoader(display_set, batch_size=32) topil = transforms.ToPILImage() for batch_img, batch_label in display_loader: grid = make_grid(batch_img, nrow=8) grid_img = topil(grid) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(grid_img) grid_img.save('./img/trans_cifar10.png') plt.show() break

这段代码的作用是展示 CIFAR10 数据集中的一批图片。具体来说，它实例化了一个 torchvision.datasets.CIFAR10 数据集对象，对该数据集进行了预处理（可选参数 display_transform），然后使用 torch.utils.data....

请解释以下代码：class MyData(Dataset): def __init__(self,train=True): super(MyData, self).__init__() url = 'shuju(2).xlsx' #读取数据 data_set = pd.read_excel(url,sheet_name='Sheet2').dropna() #读取前四类的数据作为data data = data_set.iloc[:,:-1] #数据标准化处理 standard_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_standard = standard_scaler.fit_transform(data).astype(np.float32) #转化为tensor数据 data = torch.tensor(X_standard) #选取label label = np.array(data_set.iloc[:,-1]).astype(np.float32) #转化为tensor数据 label = torch.tensor(label) #区分训练集、测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = data[:90,:],data[90:,:],label[:90],label[90:] if train: self.a = x_train self.b = y_train else: self.a = x_test self.b = y_test # self.trans = transforms.ToTensor

这段代码定义了一个名为 MyData 的数据集类，继承了 ...最后，如果需要，可以使用 transforms.ToTensor 对数据进行转换。 在训练模型时，可以通过实例化 MyData 类来获得训练集和测试集的特征和标签数据。

trans = Compose([ #transforms.RandomRotation(degrees=50), transforms.Flip(), ]) image = cv2.imread('C:/Users/12958/Desktop/apple.jpg') t = trans()

根据你提供的代码，你使用了 torchvision.transforms 库中的 Compose 函数来构建一个数据增强的流水线，并且应用了 transforms.Flip() 操作。 但是需要注意的是，transforms.Flip() 操作是针对 PIL 图像对象进行...

改进这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码主要是对灰度图像进行图像平移和旋转，然后对平移和旋转后的图像进行傅里叶变换和傅里叶反...cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

修改下面的代码，提高图片的质量：for filename in os.listdir(path1): # 判断是否为PDF文件 if filename.endswith(".pdf"): # 使用fitz库打开PDF文件，并获取页面数量 pdf_path = os.path.join(path1, filename) doc = fitz.open(pdf_path) page_count = doc.page_count # 逐页将PDF保存为高清图片 for i in range(page_count): page = doc[i] zoom = 4 # 放大倍数 rotate = int(0) # 不旋转 trans = fitz.Matrix(zoom,zoom).preRotate(rotate) pix = page.get_pixmap(matrix=trans, alpha=False) # cropped_pix = pix.crop((0, 0, 120, 120)) img_path = os.path.join(path2, f"{os.path.splitext(filename)[0]}_{i+1}.jpg") img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples) region = img.crop((0,0,1152,864)) region.save(img_path, dpi=(300, 300)) # 设置输出图片的分辨率

trans = fitz.Matrix(zoom, zoom).preRotate(rotate) pix = page.get_pixmap(matrix=trans, alpha=False) # cropped_pix = pix.crop((0, 0, 120, 120)) img_path = os.path.join(path2, f"{os.path.splitext...

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) # 构建重构误差 emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() # 发射标准差 for s in range(self.config.sampling_num): # 采样次数 z_q_t = self.z_q_0....

task lvc_apb_master_monitor::collect_transfer(); // Advance clock @(vif.cb_mon iff (vif.cb_mon.psel === 1'b1 && vif.cb_mon.penable === 1'b0)); trans_collected = lvc_apb_transfer::type_id::create("trans_collected"); case(vif.cb_mon.pwrite) 1'b1 : begin @(vif.cb_mon iff vif.cb_mon.pready === 1'b1); trans_collected.addr = vif.cb_mon.paddr; trans_collected.data = vif.cb_mon.pwdata; trans_collected.trans_kind = WRITE; trans_collected.trans_status = vif.cb_mon.pslverr === 1'b0 ? OK : ERROR; end 1'b0 : begin @(vif.cb_mon iff vif.cb_mon.pready === 1'b1); trans_collected.addr = vif.cb_mon.paddr; trans_collected.data = vif.cb_mon.prdata; trans_collected.trans_kind = READ; trans_collected.trans_status = vif.cb_mon.pslverr === 1'b0 ? OK : ERROR; end default : uvm_error(get_type_name(), "ERROR pwrite signal value") endcase endtask: collect_transfer

在这个任务中，先是通过 lvc_apb_transfer::type_id::create("trans_collected") 创建了一个名为 trans_collected 的 APB 传输对象，然后根据 vif.cb_mon.pwrite 的值分别进行读写操作。如果 vif.cb_mon....

修改下面的代码：增加截取120*120区域for filename in os.listdir(path1): # 判断是否为PDF文件 if filename.endswith(".pdf"): # 使用fitz库打开PDF文件，并获取页面数量 pdf_path = os.path.join(path1, filename) doc = fitz.open(pdf_path) page_count = doc.page_count # 逐页将PDF保存为高清图片 for i in range(page_count): page = doc[i] zoom = 4 # 放大倍数 rotate = int(0) # 不旋转 trans = fitz.Matrix(zoom, zoom).preRotate(rotate) pix = page.get_pixmap(matrix=trans, alpha=False) img_path = os.path.join(path2, f"{os.path.splitext(filename)[0]}_{i+1}.jpg") img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples) img.save(img_path, dpi=(300, 300)) # 设置输出图片的分辨率 # 关闭PDF文件 doc.close() # 删除原PDF文件 os.remove(pdf_path)

path1 = 'path/to/your/input/folder' # 输入文件夹路径 path2 = 'path/to/your/output/folder' # 输出文件夹路径 for filename in os.listdir(path1): # 判断是否为PDF文件 if filename.endswith(".pdf"): # ...

trans.insert(0, transforms.Resize(resize))

transforms.ToTensor() 是PyTorch库中的一个预定义变换，它主要用于将图像数据从PIL（Python Imaging Library）格式转换为张量（torch.Tensor），以便于模型训练和处理[^1]。这个函数会将图像的颜色通道调整为标准...

import os import mindspore as ms from mindspore.dataset import ImageFolderDataset import mindspore.dataset.vision as transforms data_path = './dataset/' mean = [0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255] std = [0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255] dataset_train = ImageFolderDataset(os.path.join(data_path, "train"), shuffle=True) trans_train = [ transforms.RandomCropDecodeResize(size=224, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.333)), transforms.RandomHorizontalFlip(prob=0.5), transforms.Normalize(mean=mean, std=std), transforms.HWC2CHW() ] dataset_train = dataset_train.map(operations=trans_train, input_columns=["image"]) dataset_train = dataset_train.batch(batch_size=16, drop_remainder=True)

这段代码是使用MindSpore框架进行图像分类任务的数据预处理部分。首先定义了数据集所在路径，以及图像数据的均值和标准差。然后使用ImageFolderDataset读取数据集，并定义了数据增强的操作，包括随机裁剪、随机水平...

y_trans = paddle.transpose(y, perm=[0, 2, 3, 1]) 解释这行代码的含义

这行代码用于转置一个4维的张量y，将其第1维和第4维交换位置，即将batch维和channel维交换位置，并保持其他维度不变。具体来说，将y的形状从(batch_size, channel, height, width)转变为(batch_size, height, width,...

'''def diff(wave, trans): wave = F.pad(wave, pad=[paddings, paddings, paddings, paddings]) wave = torch.squeeze(wave) wave_f = fourier.fft2(fourier.fftshift(wave)) wave_f *= trans wave = fourier.ifftshift(fourier.ifft2(wave_f)) return wave'''

这个代码是用来进行信号处理的，输入的参数是一个波形（wave）和一个变换系数（trans），它的主要作用是将输入的波形进行傅里叶变换，通过变换系数将波形进行处理，然后再进行傅里叶逆变换得到处理后的波形。

LogChannel logChannel = trans.getLogChannel();报错

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