transform = transforms.Compose([crop(args.scale, args.patch_size), augmentation()])

时间: 2023-05-22 07:06:17 浏览: 81
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pytorch-transforms.Resize()用法.pdf

这段代码的作用是将图片进行裁剪和增强处理。其中，crop函数用于裁剪图片，scale和patch_size是函数的参数，表示缩放比例和裁剪的大小。augmentation函数用于图像增强，该函数的具体实现需要看代码。该代码段使用了transforms.Compose函数，用于对多个预处理操作进行组合。
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train_transform = transforms.Compose([transforms.RandomCrop((args.img_size, args.img_size), padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.ColorJitter(brightness=0.24705882352941178), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761))])

首先，transforms.RandomCrop((args.img_size, args.img_size), padding=4)表示随机裁剪图像，裁剪的大小为(args.img_size, args.img_size)，并在四周填充4个像素的边缘。 接下来，transforms....

transform = transforms.Compose([transforms.RandomCrop(96), transforms.ToTensor()]) 是什么意思

- transforms.RandomCrop(96)表示对输入的图像进行随机裁剪，将图像裁剪成96x96大小的随机区域。 - transforms.ToTensor()表示将裁剪后的图像转换为PyTorch中的张量（tensor）格式。 这个transform对象可以被...

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)

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...

data_transform = transforms.Compose

transforms.Compose 是 PyTorch 中的一个类，用于将多个数据转换操作组合在一起。在使用时，我们可以将多个数据转换操作传入 Compose 中，并将 Compose 对象作为参数传递给数据集对象的 transform 参数，从而对数据...

import torch import torchvision import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms #超参数 num_classes = 10 #类别个数 num_epochs = 10 #迭代次数/训练次数 learning_rate = 0.01 #学习率，方法更新的速率 batch_size = 64 #批次，批量大小，每次传输图片的个数 #训练集 train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) ) #测试集 test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = False, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) )

使用了transforms.Compose()函数来将多个预处理操作组合起来。这里使用了两个预处理操作：Resize将图像大小调整为28x28像素，ToTensor将图像转换为Tensor类型。 这样，训练集和测试集的数据集对象就创建好了。接...

val_transform = transforms.Compose([

train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0....

加载数据集并进行数据预处理 transform_train = transforms.Compose( [transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) transform_test = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, 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=128, shuffle=False, num_workers=2)

transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, ...

self.transform = transforms.Compose(transforms_)

在PyTorch的数据处理流程中，self.transform = transforms.Compose(transforms_) 这一行代码是用来设置模型训练或预处理数据时的一系列变换操作。transforms.Compose 是 torchvision 库中的一个功能，它接受一个...

这段python代码什么意思:import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import PIL train_transform = transforms.Compose( [transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.RandomAffine(degrees=(-5, 5), translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1), interpolation=PIL.Image.BILINEAR), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) test_transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform) train_set, val_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [40000, 10000]) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=8) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=8) classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

这里包括了 PyTorch 和 torchvision 库，以及数据预处理模块 transforms 和 PIL（Python Imaging Library）库。 2. 定义了两个数据集的预处理方式。其中，train_transform 用于训练集数据的预处理，包括随机水平...

# 定义数据预处理 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_val = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val)，这段代码是什么意思

首先，使用了 PyTorch 中的 transforms 模块来定义数据预处理的操作，其中 transform_train 定义了训练集的预处理操作，包括将图像随机裁剪为 224x224 大小、随机水平翻转、将图像转换为张量（Tensor）格式，以及...

batch_size = 64 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) # 归一化,均值和方差 train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) test_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)

然后定义了一个变换transform，使用transforms.Compose将两个变换操作组合在一起。第一个变换transforms.ToTensor()将图像转换为张量形式，第二个变换transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))对图像进行归一化...

transform=transforms.Compose

transform=transforms.Compose 是一个常用的函数，用于定义数据预处理的操作序列。在深度学习中，数据预处理是非常重要的一步，可以对输入数据进行标准化、裁剪、缩放等操作，以便更好地输入到模型中进行训练或推理...

class Trainer(object): def __init__(self, net, per_num=20, start_num=0, end_num=10, save_path="./model/Lwf", epoch=50, lr=0.0005, batch_size=128): self.lr = lr self.epoch = epoch self.batch_size = batch_size self.strat_num = start_num self.end_num = end_num self.class_num = end_num - start_num self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.save_path = save_path self.main_net_path = save_path + "/LwF_" + str(start_num) + ".pth" transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) trainset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=True, transform=transform_train) testset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) test_all = Cifar100Split(start_num=0, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) self.train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) self.test_loader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) self.test_loader_all = DataLoader(test_all, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

在初始化时，它接受一些参数，包括网络模型net、每个类别的训练样本数per_num、起始类别编号start_num、结束类别编号end_num、保存路径save_path、训练轮数epoch、学习率lr、批量大小batch_size等。此外，该类还定义...

self.transform = transforms.Compose

self.transform = transforms.Compose是PyTorch中用于定义数据预处理操作的方法。它允许将多个预处理步骤组合在一起，以便在数据集上进行一系列的转换操作[^1]。 下面是一个示例，展示了如何使用transforms.Compose...

解释代码preprocess_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((64, 64)), transforms.ToTensor(), ])

这段代码定义了一个名为preprocess_transform的变量，它是由一个transforms.Compose对象组成的。这个Compose对象包含了两个变换操作： 1. transforms.Resize：调整图像大小为(64,64)。 2. transforms.ToTensor：将...

transform = transforms.Compose([注释

在给定的代码中，transform是一个transforms.Compose对象，它将一系列图像转换操作组合在一起。每个转换操作都是transforms模块中的一个函数，用于对图像进行不同的处理。 例如，可以使用以下代码创建一个...

transform=transforms.Compose函数的参数是什么

transforms.Compose 函数的参数是一个由多个 torchvision.transforms 模块中的预处理函数组成的列表，用于对图像进行多个预处理操作。这些预处理操作可以包括对图像进行缩放、裁剪、旋转、翻转、归一化等。例如，...

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