如何在dataset中加入transform
时间: 2024-05-03 12:20:28 浏览: 50
您可以使用 PyTorch 中的 transforms 库来添加 transform。transforms 库提供许多常见的数据操作,例如图像缩放、裁剪、旋转等,用于数据增强和预处理。在代码中,您可以通过以下代码来添加 transform:
```python
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.CenterCrop((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
dataset = YourDataset(transform=transform)
```
在这个例子中,我们定义了一个 transform,该 transform 将图像缩放到 256 x 256,中心裁剪到 224 x 224,转换为张量,并使用均值和标准差对其进行规范化。您可以根据自己的需求自定义 transform。记得在代码中调用 transform。
相关问题
在下面这段代码中加入画loss曲线和acc曲线的代码
好的,以下是在 PyTorch 中加入画 loss 曲线和 acc 曲线的代码示例:
```python
# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return torch.log_softmax(x, dim=1)
model = Net()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 载入数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST('data', train=True, download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])),
batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST('data', train=False, transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])),
batch_size=1000, shuffle=True)
# 训练模型
train_loss = []
train_acc = []
test_loss = []
test_acc = []
for epoch in range(10):
# 训练
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
# 评估
model.eval()
train_loss.append(0)
train_correct = 0
test_loss.append(0)
test_correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in train_loader:
output = model(data)
train_loss[-1] += criterion(output, target).item()
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
train_correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
for data, target in test_loader:
output = model(data)
test_loss[-1] += criterion(output, target).item()
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
test_correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
train_loss[-1] /= len(train_loader.dataset)
train_acc.append(100. * train_correct / len(train_loader.dataset))
test_loss[-1] /= len(test_loader.dataset)
test_acc.append(100. * test_correct / len(test_loader.dataset))
# 画 loss 曲线
plt.plot(train_loss, label='train_loss')
plt.plot(test_loss, label='test_loss')
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()
# 画 acc 曲线
plt.plot(train_acc, label='train_acc')
plt.plot(test_acc, label='test_acc')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
```
在上述代码中,我们使用了列表 `train_loss`、`train_acc`、`test_loss` 和 `test_acc` 来存储训练过程中的指标值,并利用 matplotlib 库画出了 loss 曲线和 acc 曲线。其中,`train_loss` 表示训练集上的 loss 值,`train_acc` 表示训练集上的准确率,`test_loss` 表示测试集上的 loss 值,`test_acc` 表示测试集上的准确率。
写一个在yolov5中将tensorboard的代码加入的程序
以下是一个在YOLOv5中将TensorBoard代码添加到训练脚本中的示例程序:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
from models import YOLOv5
from dataset import CustomDataset
# 定义超参数和路径
batch_size = 8
epochs = 10
log_dir = 'logs' # TensorBoard日志保存路径
# 创建模型和数据加载器
model = YOLOv5()
dataset = CustomDataset(transform=transforms.ToTensor()) # 自定义数据集,根据实际情况修改
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
# 创建TensorBoard回调对象
writer = SummaryWriter(log_dir=log_dir)
# 训练循环
for epoch in range(epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(dataloader):
# 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 将训练损失写入TensorBoard日志文件
writer.add_scalar('Train/loss', loss.item(), epoch * len(dataloader) + i)
print(f'Epoch [{epoch + 1}/{epochs}], Loss: {loss.item()}')
# 关闭TensorBoard回调对象
writer.close()
```
请根据您的实际情况进行适当的修改,包括自定义数据集、模型、损失函数、优化器等。此示例程序仅提供了添加TensorBoard代码的基本框架,您可能需要根据自己的需求进行进一步的修改和调整。
希望对您有所帮助!如有任何问题,请随时提问。
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