用Python给torch图像加高斯噪声的代码

可以使用torchvision.transforms中的RandomNoise来给torch图像加高斯噪声。以下是示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 加载图像
img = torch.randn(3, 224, 224)

# 定义高斯噪声变换
noise_transform = transforms.RandomNoise("gaussian")

# 进行高斯噪声处理
noisy_img = noise_transform(img)

# 查看噪声图像
print(noisy_img)

这样，即可给torch图像加上高斯噪声。

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用Python给torch图像加高斯噪声

可以使用torchvision.transforms中的RandomGaussianNoise实现给torch图像加高斯噪声。代码示例如下：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 加载图片
image = torch.ones([3, 224, 224])

# 添加高斯噪声，std表示噪声的标准差
transform = transforms.Compose([transforms.RandomGaussianNoise(std=0.1, mean=0)])
noisy_image = transform(image)

print(noisy_image.shape)  # 输出：torch.Size([3, 224, 224])

注意：在程序运行的过程中，需要先将需要使用的包导入进来，比如`torch`和`torchvision`包。

pytorch 高斯噪声

在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.randn()` 函数来生成高斯噪声。该函数会返回指定形状的张量，其中的每个元素都是从均值为 0，标准差为 1 的正态分布中采样得到的。如果需要指定其他的均值和标准差，可以使用 `torch.normal()` 函数。

以下是一个示例代码，生成一个形状为 (3, 4) 的张量，其中的元素都是从均值为 0，标准差为 1 的正态分布中采样得到的高斯噪声：

import torch

noise = torch.randn(3, 4)

print(noise)

输出结果：

tensor([[ 0.0661, -1.5809, -0.7687,  0.2718],
        [ 0.0845, -0.2917, -0.9028, -1.3115],
        [-0.0108, -0.1156, -0.8433, -2.3449]])

注意，这里生成的噪声张量是不可导的，因此不能直接作为模型的输入或输出。如果需要在模型中使用可导的噪声，可以考虑使用 `torch.autograd.Variable` 或 `torch.nn.Parameter` 类型，并在反向传播时手动计算梯度。