海南省建设局网站搜索,网页传奇国度,吉林省吉林市地图,展厅设计图这是一个torchvision.transforms模块的函数#xff0c;用于将一系列变换组合成一个新的变换序列。它接受一个变换列表#xff0c;该列表包含一系列的图像处理操作#xff0c;例如图像随机缩放、裁剪、旋转和翻转等。
在创建变换序列时#xff0c;可以按照自己需要的顺序添…这是一个torchvision.transforms模块的函数用于将一系列变换组合成一个新的变换序列。它接受一个变换列表该列表包含一系列的图像处理操作例如图像随机缩放、裁剪、旋转和翻转等。
在创建变换序列时可以按照自己需要的顺序添加变换操作。当对图像进行变换时这些变换会按照顺序依次应用。下面是一个简单的示例展示一个常用的测试集变换操作类
import torchvision.transforms as Ttransform T.Compose([T.ToTensor(),T.Normalize(mean[0.485, 0.456, 0.406], std[0.229, 0.224, 0.225])
])上述示例中我们首次创建了两个变换操作T.ToTensor()和T.Normalize(), 然后使用T.Compose()函数将它们组合成一个新的变换序列transform最终可以通过调用transform(image)来对图像进行变换操作其中image是输入的PIL.Image对象。在应用Compose组合变换时可以通过调用__call__()方法来对图像进行变换如下所示
class SegmentationPresetEval:def __init__(self, mean(0.485, 0.456, 0.406), std(0.229, 0.224, 0.225)):self.transforms T.Compose([T.ToTensor(),T.Normalize(meanmean, stdstd),])def __call__(self, img, target):return self.transforms(img, target)此外简要介绍一下torchvision库它是pytorch的一个图形库主要服务于pytorch框架用来构建计算机视觉模型。torchvision的构成模块包括以下几个部分1.torchvision.datasets:包括一些加载数据的函数以及常用的数据集接口例如cococifar10等数据集2.torchvision.models:包含常用模型结构和一些预训练模型可以用于快速模型搭建3.torchvision.transforms:包含常用的图像变换操作例如张量变换裁剪旋转等4.torchvision.utils:其它的一些常用的方法。
