pytorch中的transforms模塊實例詳解
pytorch中的transforms模塊中包含了很多種對圖像數(shù)據(jù)進行變換的函數(shù)，這些都是在我們進行圖像數(shù)據(jù)讀入步驟中必不可少的，下面我們講解幾種最常用的函數(shù)，詳細的內(nèi)容還請參考pytorch官方文檔（放在文末）。
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中一共包含了四個變換，前兩個是對PILImage進行的，分別對其進行隨機大?。J原始圖像大小的0.08-1.0）和隨機寬高比（默認原始圖像寬高比的3/4-4/3）的裁剪，之后resize到指定大小224；以及對原始圖像進行隨機（默認0.5概率）的水平翻轉(zhuǎn)。
第三個transforms.ToTensor()的變換操作是關鍵一步，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)格式進行的，它的操作是用給定的均值和標準差分別對每個通道的數(shù)據(jù)進行正則化。具體來說，給定均值(M1,...,Mn)，給定標準差(S1,..,Sn)，其中n是通道數(shù)（一般是3），對每個通道進行如下操作：
output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
最后需要強調(diào)一點的是，這幾個變換的先后順序有一定的講究，因為不同的方法所處理的對象不一樣，前兩種變換是對PILImage進行的，而Normalize則是對tensor進行的，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。
附上pytorch官方參考：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html?highlight=torchvision%20transforms
以上這篇pytorch中的transforms模塊實例詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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