class Normalization(object): # """将字典sample中的ndarrays转换为Tensors字典.""" def __call__(self, sample): Ref, Def, Dispx, Dispy = sample['Ref'], sample['Def'], sample['Dispx'], sample['Dispy'] self.mean = 0.0 self.std = 255.0 self.mean1 = -1.0 self.std1 = 2.0 # 将numpy转换为tensor赋值 return {'Ref': torch.from_numpy((Ref - self.mean) / self.std).float(), 'Def': torch.from_numpy((Def - self.mean) / self.std).float(), 'Dispx': torch.from_numpy((Dispx - self.mean1) / self.std1).float(), 'Dispy': torch.from_numpy((Dispy - self.mean1) / self.std1).float()}
时间: 2024-04-20 17:25:22 浏览: 127
计算机视觉——【tensorflow入门】Tensor与Numpy.ndarray的相互转换 计算机视觉.pdf
这段代码是一个名为Normalization的类,用于将字典中的ndarrays转换为Tensors字典。在调用该类时,会传入一个样本(sample)字典作为参数。该样本字典包含了'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个键,对应的值是ndarray类型。
在这个类的实现中,首先从样本字典中获取'Ref'、'Def'、'Dispx'和'Dispy'这四个ndarrays,并将其赋值给对应的变量Ref、Def、Dispx和Dispy。
接下来,定义了一些用于标准化处理的参数。mean和std分别表示Ref和Def的平均值和标准差,mean1和std1分别表示Dispx和Dispy的平均值和标准差。
最后,通过torch.from_numpy将ndarrays转换为Tensors,并应用标准化公式进行处理,将处理后的结果存储在一个新的字典中,并返回该字典作为结果。
注意:代码中未给出Normalization类的完整定义,因此无法确定是否还有其他方法或属性。
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