#对数据做归一化(-1,1) transform=transforms.Compose([ #将shanpe为(H,W,C)的数组或img转为shape为(C,H,W)的tensor transforms.ToTensor(), #转为张量并归一化到【0,1】;数据只是范围变了,并没有改变分布 transforms.Normalize(0.5,0.5)#数据归一化处理,将数据整理到[-1,1]之间;可让数据呈正态分布 ])
时间: 2024-03-07 09:52:10 浏览: 19
这段代码是使用 PyTorch 中的 transforms 模块对数据进行预处理,包括将 shape 为 (H, W, C) 的数组或图像转换为 shape 为 (C, H, W) 的 tensor,并对数据进行归一化处理,将数据整理到 [-1, 1] 之间。这里使用的是 transforms.Normalize() 函数,该函数将数据按照指定的 mean 和 std 进行归一化处理,使得数据呈现正态分布。在这里,将 mean 和 std 都设置为 0.5,表示将数据整理到 [-1, 1] 之间。
相关问题
transform = transforms.Compose
transforms.Compose是PyTorch中的一个类,它可以将多个数据预处理步骤整合到一起,形成一个数据预处理的流程。在你提供的代码中,transforms.Compose被用来整合两个数据预处理步骤:transforms.ToTensor()和transforms.Normalize()。
transforms.ToTensor()是将PIL图像或者numpy.ndarray转换为Tensor类型的数据。这个操作会将图像的像素值从0-255归一化到0-1之间,并且将图像的维度从(H, W, C)转换为(C, H, W)。
transforms.Normalize()是对图像进行标准化处理,使得图像的像素值服从均值为0,标准差为1的正态分布。这个操作可以使得模型更容易学习到图像的特征,从而提高模型的准确率。
在你提供的第二个引用中,transforms.CenterCrop()是另一个数据预处理步骤,它可以将图像中心裁剪出指定大小的图像。
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,从而对数据集进行多个转换操作。例如,以下代码将对数据进行多个转换操作:
```python
data_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
```
其中,数据将被依次缩放至 256×256,中心裁剪为 224×224,转换为 Tensor 格式,最后进行归一化操作。