torchvision.dataset
时间: 2023-04-26 21:04:40 浏览: 131
torchvision.dataset是PyTorch中的一个模块,用于加载和处理常用的计算机视觉数据集,例如MNIST、CIFAR10、ImageNet等。它提供了一些预处理和数据增强的方法,方便用户进行数据处理和训练模型。同时,torchvision.dataset还提供了一些数据集的下载和读取方法,方便用户快速获取数据集并进行实验。
相关问题
torchvision.dataset的下载路径
您可以在PyPI上下载torchvision.dataset,也可以通过以下方式直接从源代码下载:
https://github.com/pytorch/vision/archive/master.zip
也可以使用命令行工具下载,命令为:
pip install torchvision
此命令会自动下载并安装torchvision.dataset。
torchvision.transforms.functional和 torchvision.transforms
`torchvision.transforms`和`torchvision.transforms.functional`都是PyTorch中用于图像预处理的模块。其中,`torchvision.transforms`提供了一系列类来进行图像预处理,例如`Resize`、`RandomCrop`、`ToTensor`等,这些类可以被用于数据集的预处理。而`torchvision.transforms.functional`提供了一系列函数来进行图像预处理,例如`resize`、`crop`、`to_tensor`等,这些函数可以被用于单张图像的预处理。
下面是一个使用`torchvision.transforms`进行数据集预处理的例子:
```python
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.RandomCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
dataset = MyDataset(root_dir, transform=transform)
```
下面是一个使用`torchvision.transforms.functional`进行单张图像预处理的例子:
```python
from PIL import Image
from torchvision.transforms.functional import resize, crop, to_tensor, normalize
img = Image.open('example.jpg')
img = resize(img, (256, 256))
img = crop(img, 64, 64, 128, 128)
img = to_tensor(img)
img = normalize(img, mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
```
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