transforms.compose

`transforms.Compose` 是一个 torchvision 中的函数，用于将多个图像变换组合成一个组合变换。它接受一个变换列表并返回一个新的变换，该变换按照给定的顺序应用每个变换。

例如，以下代码将图像大小调整为 224x224 像素，然后将其转换为 PyTorch 张量：

from torchvision import transforms

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

image = transform(image)

在这个例子中，先将图像大小调整为 (224, 224)，然后将其转换为 PyTorch 张量。由于 `transforms.Resize` 和 `transforms.ToTensor` 都是变换函数，因此需要使用 `transforms.Compose` 将它们组合在一起。

相关问题

transforms.Compose

transforms.Compose is a class in PyTorch's torchvision module that allows the user to group multiple image transformations together into a single transformation pipeline. The transformations are applied in the order they are added to the list of transforms. This is useful when working with large datasets where multiple transformations may need to be applied to each image in a consistent and efficient way.

Example usage:

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.RandomCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# Apply the transformation pipeline to an image
image = Image.open('example.jpg')
transformed_image = transform(image)

In this example, the `Compose` class is used to group together four different transformations: `Resize`, `RandomCrop`, `ToTensor`, and `Normalize`. These transformations are then applied to an image in a consistent order to produce a transformed version of the original image.

torchvision.transforms.Compose

torchvision.transforms.Compose 是一个用于组合多个图像转换操作的函数，它将这些操作串联起来以便一次性地应用到图像上。

例如，假设我们有两个图像转换操作：Resize 和 ToTensor。我们可以使用 Compose 函数将它们组合在一起，如下所示：

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor()
])

在上述代码中，我们创建了一个 transform 对象，该对象是由两个操作组成的 Compose 对象。第一个操作是 Resize，它将图像的大小调整为 (256, 256)。第二个操作是 ToTensor，它将图像转换为 Tensor 格式。

然后，我们可以将这个 transform 对象应用到图像上，如下所示：

import torch
from PIL import Image

image = Image.open('image.jpg')
transformed_image = transform(image)

在上述代码中，我们打开了一张图像，并将 transform 对象应用到图像上，得到了经过转换后的图像 transformed_image。

这样，我们就可以使用 torchvision.transforms.Compose 来方便地组合多个图像转换操作，并将其应用到图像上。