如何在pytorch中使用transforms模塊-創(chuàng)新互聯(lián)

今天就跟大家聊聊有關(guān)如何在pytorch中使用transforms模塊，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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pytorch中的transforms模塊中包含了很多種對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變換的函數(shù)

data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
  ])

從上面的data_transforms變量中我們能夠看出進(jìn)行了多種變換，而Compose方法是將多種變換組合起來。data_transforms中一共包含了四個(gè)變換，前兩個(gè)是對PILImage進(jìn)行的，分別對其進(jìn)行隨機(jī)大?。J(rèn)原始圖像大小的0.08-1.0）和隨機(jī)寬高比（默認(rèn)原始圖像寬高比的3/4-4/3）的裁剪，之后resize到指定大小224；以及對原始圖像進(jìn)行隨機(jī)（默認(rèn)0.5概率）的水平翻轉(zhuǎn)。

第三個(gè)transforms.ToTensor()的變換操作是關(guān)鍵一步，它將PILImage轉(zhuǎn)變?yōu)閠orch.FloatTensor的數(shù)據(jù)形式，這種數(shù)據(jù)形式一定是C x H x W的圖像格式加上[0,1]的大小范圍。它將顏色通道這一維從第三維變換到了第一維。

最后的Normalize變換是對tensor這種數(shù)據(jù)格式進(jìn)行的，它的操作是用給定的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別對每個(gè)通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化。具體來說，給定均值(M1,...,Mn)，給定標(biāo)準(zhǔn)差(S1,..,Sn)，其中n是通道數(shù)（一般是3），對每個(gè)通道進(jìn)行如下操作：

output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

最后需要強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)的是，這幾個(gè)變換的先后順序有一定的講究，因?yàn)椴煌姆椒ㄋ幚淼膶ο蟛灰粯?，前兩種變換是對PILImage進(jìn)行的，而Normalize則是對tensor進(jìn)行的，所以處理PILImage的變換方法（大多數(shù)方法）都需要放在ToTensor方法之前，而處理tensor的方法（比如Normalize方法）就要放在ToTensor方法之后。

看完上述內(nèi)容，你們對如何在pytorch中使用transforms模塊有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

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當(dāng)前路徑：http://www.muchs.cn/article12/ddecdc.html

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