data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])

时间: 2024-04-01 22:31:07 浏览: 209
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Transform Coding with Integer-to-Integer Transforms.pdf

这段代码定义了一个名为`data_transform`的数据变换操作，它包括了四个步骤： 1. `transforms.Resize(256)`：将输入的图像大小调整为256x256像素，这样可以保证输入的图像大小一致，方便后续的处理。 2. `transforms.CenterCrop(224)`：从中心裁剪出一个224x224的图像，保留图像的主要内容。这个操作通常用于对输入图像进行预处理，使其适合于模型的输入要求。 3. `transforms.ToTensor()`：将图像转换为PyTorch张量的格式。PyTorch中的张量是神经网络的基本数据类型，可以被用于计算梯度、反向传播等操作。 4. `transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])`：对图像进行归一化操作，使其像素值分布在0到1之间。这个操作通常用于提高模型的训练效果，减少模型的过拟合。 这些操作被组合在一起，形成了一个数据预处理的pipeline。在使用这个pipeline对图像进行处理时，只需要调用`data_transform(image)`即可得到处理后的图像。
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为以下每句代码做注释：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])] ) # 打开图像...

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])] ) # 打开图片并...

data_transform = transforms.Compose

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]) ]) ...

def train(**kwargs): for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') if opt.vis: from visualize import Visualizer vis = Visualizer(opt.env) # 数据 transforms = tv.transforms.Compose([ tv.transforms.Resize(opt.image_size), tv.transforms.CenterCrop(opt.image_size), tv.transforms.ToTensor(), tv.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) dataset = tv.datasets.ImageFolder(opt.data_path, transform=transforms) dataloader = t.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=opt.batch_size, shuffle=True, num_workers=opt.num_workers, drop_last=True )的含义

5. 加载数据集，使用ImageFolder类读取opt.data_path路径下的图片，并使用上一步定义的transforms进行预处理。将处理后的数据集分成大小为opt.batch_size的多个批次，并使用DataLoader类将它们打包成一个可迭代的...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图像 img = Image.open('2.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 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]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True) features = model.conv1(img_tensor) features = model.bn1(features) features = model.relu(features) features = model.maxpool(features) features = model.layer1(features) features = model.layer2(features) features = model.layer3(features) features = model.layer4(features) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=32, mode='bilinear', align_corners=True) upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：ValueError: pic should not have > 4 channels. Got 2048 channels.

这个问题可能是因为在...tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(feature_map.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show() 这样就可以将特征图还原并显示出来了。

val_transform = transforms.Compose([

transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) 这段代码是用来进行图像数据预处理的。其中使用了两个常用的变换操作：ToTensor 和 Normalize。ToTensor 将 PIL.Image 或 ndarray 数据格式的图像...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0...

通过这个代码：import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 定义AutoAugment增强策略 policy = transforms.AutoAugmentPolicy.IMAGENET # 定义transforms 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]), transforms.AutoAugment(policy) ]) # 加载图像 img = Image.open('path/to/image.jpg') # 进行数据增强 img_augmented = transform(img)可以得到原始数据多少倍的数据呢

数据增强可以通过对原始数据进行不同的变换和扰动来生成多个不同的样本。在上面的代码中，使用了AutoAugment增强策略来进行数据增强，它可以生成大量不同的图像变换。因此，可以得到原始数据的多个变形，具体的变形...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、...在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、转换为Tensor并进行标准化。

解释代码：import os.path import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, transforms from torch.autograd import Variable import numpy as np from PIL import Image features_dir = './features' # 存放特征的文件夹路径 img_path = "F:\\cfpg\\result\\conglin.jpg" # 图片路径 file_name = img_path.split('/')[-1] # 图片路径的最后一个/后面的名字 feature_path = os.path.join(features_dir, file_name + '.txt') # /后面的名字加txt transform1 = transforms.Compose([ # 串联多个图片变换的操作 transforms.Resize(256), # 缩放 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor()] # 转换成Tensor ) img = Image.open(img_path) # 打开图片 img1 = transform1(img) # 对图片进行transform1的各种操作 # resnet18 = models.resnet18(pretrained = True) resnet50_feature_extractor = models.resnet50(pretrained=True) # 导入ResNet50的预训练模型 resnet50_feature_extractor.fc = nn.Linear(2048, 2048) # 重新定义最后一层 torch.nn.init.eye(resnet50_feature_extractor.fc.weight) # 将二维tensor初始化为单位矩阵 for param in resnet50_feature_extractor.parameters(): param.requires_grad = False # resnet152 = models.resnet152(pretrained = True) # densenet201 = models.densenet201(pretrained = True) x = Variable(torch.unsqueeze(img1, dim=0).float(), requires_grad=False) # y1 = resnet18(x) y = resnet50_feature_extractor(x) y = y.data.numpy() np.savetxt(feature_path, y, delimiter=',') # y3 = resnet152(x) # y4 = densenet201(x) y_ = np.loadtxt(feature_path, delimiter=',').reshape(1, 2048)

4. 定义一个transforms.Compose对象transform1，该对象串联多个图片变换的操作，包括缩放、中心裁剪、转换成Tensor等。 5. 使用PIL库中的Image.open函数打开指定路径的图片，然后对其进行transform1的各种操作，...

def extract_features(img): # Load the pre-trained MobileNetV3-Large model model = models.mobilenet_v3_large(weights = models.MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1) model.classifier[-1] = torch.nn.Identity() # Set the model to evaluation mode model.eval() # Define the image transformation pipeline 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]) ]) # Apply the image transformation pipeline img = transform(img) # Add an extra batch dimension to the image img = img.unsqueeze(0) # Pass the image through the model to obtain the features with torch.no_grad(): features = model.features(img) features = model.avgpool(features) features = torch.flatten(features, 1) features = model.classifier(features) # Convert the features to a numpy array features = features.squeeze() # Return the features as a numpy array return features

这是一个Python函数，用于提取一张图片的特征。具体来说，它使用了PyTorch框架中的预训练模型MobileNetV3-Large，在对图片进行必要的预处理后，将其输入到模型中，得到图片的特征向量。函数的输入参数img是一个PIL...

transforms = transforms.Compose([transforms.Resize([256, 340]), transforms.CenterCrop(224), transforms.ClipToTensor(div_255=False)])这段代码要导入什么库

这段代码需要导入PyTorch中的transforms模块。完整的导入代码可能是这样的： python import torch from torchvision import transforms 其中torch是PyTorch的主要模块，而torchvision则是PyTorch中...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 定义一个简单的卷积神经网络（CNN）用于特征提取 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 加载图像 img = Image.open('test.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 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]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = Net() features = model(img_tensor) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示表明你的代码在某个地方使用了错误的形状(-1,400)，而实际上输入的大小为44944，不能匹配。具体来说，这可能是由于在模型的某个层中使用了错误的形状导致的。为了解决这个错误，你需要检查代码中所有与...

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