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transforms.totensor()归一化

时间: 2023-04-26 14:04:20 浏览: 103

图像变换-windows10安装ubuntu20.04双系统详细图文教程

三、图像变换 9.resize：transforms.Resize class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 功能：重置图像分辨率参数： size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size)，所以建议 size 设定为 h*w interpolation- 插值方法选择，默认为 PIL.Image.BILINEAR 10.标准化：transforms.Normalize class torchvision.transforms.Normalize(mean, std) 功能：对数据按通道进行标准化，即先减均值，再除以标准差，注意是 h*w*c 11.转为 tensor：transforms.ToTensor class torchvision.transforms.ToTensor 功能：将 PIL Image 或者 ndarray 转换为 tensor，并且归一化至[0-1] 注意事项：归一化至[0-1]是直接除以 255，若自己的 ndarray 数据尺度有变化，则需要自行修改。 12.填充：transforms.Pad class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant') 功能：对图像进行填充参数： padding-(sequence or int, optional)，此参数是设置填充多少个 pixel。当为 int 时，图像上下左右均填充 int 个，例如 padding=4，则上下左右均填充 4 个 pixel，若为 32*32，则会变成 40*40。

transforms.totensor()是PyTorch中的一个函数，用于将PIL图像或numpy数组转换为张量。在转换过程中，它会将图像或数组的数据类型转换为torch.FloatTensor，并将像素值归一化到[,1]之间。这个过程称为归一化。归一化可以使模型更容易学习和收敛，并且可以提高模型的准确性。

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transforms.ToTensor

transforms.compose(transforms.totensor(),transforms.normalize(0.5,0.5))各个参数是什么意思？

transformer = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

trans = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ])

transform = transforms.Compose([transforms.Scale(64), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

preprocess_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ])

data_tf = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])])作用

transforms.totensor()

transforms.ToTensor()

transforms.totensor(),

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5) ,(0.5,0.5,0.5))])

transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])

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