torchvision.transforms.Pad(2), torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), torchvision.transforms.RandomCrop(32),这三个代码是什么意思

时间: 2023-06-08 15:05:59 浏览: 233
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Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例

这三个代码是PyTorch中图像预处理的操作。具体解释如下： torchvision.transforms.Pad(2): 在图像周围填充2个像素的空白区域。 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(): 随机水平翻转图像，增加数据的多样性。 torchvision.transforms.RandomCrop(32): 在随机位置裁剪图像，使图像大小变成32x32像素。
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import torch from PIL import Image from torchvision.transforms import functional as F # 加载图像并将其转换为 PyTorch 张量 img = Image.open('path/to/image.jpg') tensor_img = F.to_tensor(img) # 将 PyTorch 张量缩放成300x300的正方形 resized_tensor_img = F.resize(tensor_img, [300, 300]) # 创建一个300x300的白色图像 white_img = Image.new('RGB', (300, 300), (255, 255, 255)) # 将原始图像粘贴到白色图像中央 left = (300 - img.width) // 2 top = (300 - img.height) // 2 white_img.paste(img, (left, top)) # 将图像转换为 PyTorch 张量 tensor_img = F.to_tensor(white_img)检查代码并优化

from torchvision.transforms import functional as F def resize_and_pad_image(image_path, size): # 加载图像并将其转换为 PyTorch 张量 img = Image.open(image_path) tensor_img = F.to_tensor(img) # ...

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例如，如果你的数据集的图像尺寸与crop_size不同，你可能需要修改Resize和RandomCrop的参数以适应你的数据集。另外，如果你的数据集的类别数量不同，你可能需要修改Collect中的keys参数以适应你的标注数据。 总之，...

def create_dictionaries(model=None, combined=None): ''' Function does are number of Jobs: 1- Creates a word to index mapping 2- Creates a word to vector mapping 3- Transforms the Training and Testing Dictionaries ''' if (combined is not None) and (model is not None): gensim_dict = Dictionary() gensim_dict.doc2bow(model.vocab.keys(), allow_update=True) # freqxiao10->0 所以k+1 w2indx = {v: k+1 for k, v in gensim_dict.items()}#所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k) w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}#所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word)) def parse_dataset(combined): # 闭包-->临时使用 ''' Words become integers ''' data=[] for sentence in combined: new_txt = [] for word in sentence: try: new_txt.append(w2indx[word]) except: new_txt.append(0) # freqxiao10->0 data.append(new_txt) return data # word=>index combined=parse_dataset(combined) combined= sequence.pad_sequences(combined, maxlen=maxlen)#每个句子所含词语对应的索引，所以句子中含有频数小于10的词语，索引为0 return w2indx, w2vec,combined else: print( 'No data provided...')

这段代码定义了一个名为 create_dictionaries 的函数，它有两个参数 model 和 combined，分别表示 Word2Vec 模型和语料库数据。该函数的作用是： 1. 创建一个 word to index 的映射，将每个单词映射到一个...

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