您好,欢迎访问代理记账网站
移动应用 微信公众号 联系我们

咨询热线 -

电话 15988168888

联系客服
  • 价格透明
  • 信息保密
  • 进度掌控
  • 售后无忧

【pytorch】|torchvision transform

transforms类涵盖了大量对Tensor和对PIL Image的处理操作,是pytorch中的图像预处理包。
在这里插入图片描述

transforms.ToTensor()

将图像数据转换成了张量,并且归一化到了[0,1]。

transforms.normalize()

对张量进行归一化,它的形参包括mean、std等

对输入的tensor图像各个通道进行归一化

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

在这里插入图片描述

transforms.Normalize( mean = (0.5,0.5,0.5), std = (0.5,0.5,0.5) )#将[0,1]的张量归一化到[-1, 1]上。

对于imagetNet ,平均值和方差是从imagenet训练集中抽样算出来的。
torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485,
0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

transforms.Compose

一般用Compose把多个步骤整合到一起:

transforms.Compose([
 
    transforms.CenterCrop(10),
 
    transforms.ToTensor(),
 
])

分享:

低价透明

统一报价,无隐形消费

金牌服务

一对一专属顾问7*24小时金牌服务

信息保密

个人信息安全有保障

售后无忧

服务出问题客服经理全程跟进