transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0)
时间: 2023-07-15 14:14:06 浏览: 44
这段代码是在 PyTorch 中使用 DataLoader 加载 CIFAR10 数据集,并对数据进行预处理。其中,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量,transforms.Normalize() 对图像进行归一化处理。batch_size=8 表示每个批次包含 8 张图像,shuffle=False 表示不打乱数据集顺序,num_workers=0 表示使用主进程加载数据。
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transform_train = torchvision.transforms.Compose([ # 对每张图片进行170*170的中心裁剪 torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)), # 对每张图片进行随机翻转 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), # 把图片变成tensor张量 torchvision.transforms.ToTensor(), # 标准化图像的每个通道 torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) # 在检测期间,对图像执行标准化,以消除评估结果中的随机性 transform_test = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 198, 170] at entry 0 and [3, 301, 190] at entry 1 根据报错优化代码
根据错误提示,我们可以看到两个张量的形状不同,一个是 [3, 198, 170],另一个是 [3, 301, 190],这导致在使用 stack 函数时出现了问题。因此,我们需要确保所有的张量都具有相同的形状。有两种方法可以解决这个问题:
1. 使用 resize 函数将所有张量的形状调整为相同的大小。例如,可以将第一个张量的大小调整为 [3, 301, 190],然后将第二个张量的大小调整为 [3, 301, 190]。
2. 使用 crop 函数将所有张量的形状裁剪为相同的大小。例如,可以将第一个张量裁剪为 [3, 190, 170],然后将第二个张量裁剪为 [3, 190, 170]。
这里给出第二种方法的代码:
```
transform_train = torchvision.transforms.Compose([
# 对每张图片进行170*170的中心裁剪
torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)),
# 对每张图片进行随机翻转
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
# 把图片变成tensor张量
torchvision.transforms.ToTensor(),
# 标准化图像的每个通道
torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])
])
transform_test = torchvision.transforms.Compose([
# 对每张图片进行170*170的中心裁剪
torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)),
# 把图片变成tensor张量
torchvision.transforms.ToTensor(),
# 标准化图像的每个通道
torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])
])
```
transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)
这段代码是用于加载 CIFAR-10 数据集并设置数据增强和标准化的转换。CIFAR-10 是一个常用的计算机视觉数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。
首先,`transforms.RandomCrop` 随机裁剪图像到指定的大小(这里是32x32),并进行填充。
然后,`transforms.RandomHorizontalFlip` 随机水平翻转图像,增加数据集的多样性。
接下来,`transforms.ToTensor` 将图像转换为张量,并将像素值缩放到0到1之间。
最后,`transforms.Normalize` 对图像进行归一化处理,减去均值(0.4914, 0.4822, 0.4465)并除以标准差(0.2023, 0.1994, 0.2010)。
然后,通过 `torchvision.datasets.CIFAR10` 加载训练集和测试集。训练集使用 `transform_train` 进行数据增强和标准化,测试集使用 `transform_test` 进行标准化。
最后,通过 `torch.utils.data.DataLoader` 创建训练集和测试集的数据加载器,可以指定批次大小、是否打乱数据以及并行加载的线程数。