pytorch中transform.Compose()用法詳解
Pytorch簡(jiǎn)介
PyTorch是一個(gè)開(kāi)源的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，基于Torch，用于自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用程序。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一個(gè)基于Python的可續(xù)計(jì)算包，提供兩個(gè)高級(jí)功能：1、具有強(qiáng)大的GPU加速的張量計(jì)算（如NumPy）。2、包含自動(dòng)求導(dǎo)系統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
torchvision.transforms.Compose(transforms) 是 PyTorch 中 torchvision 包提供的一個(gè)函數(shù)，用于將多個(gè)圖像變換操作組成一個(gè)變換操作序列。它接受一個(gè)變換操作列表 transforms 作為輸入，并返回組合后的變換操作。這個(gè)組合操作可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)，也可以應(yīng)用于測(cè)試時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。下面是一個(gè)使用示例：
import torch
from torchvision import transforms
# 定義多個(gè)圖像變換操作
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 應(yīng)用組合變換操作
train_dataset = YourDataset(root='data', train=True, transform=transform_train)
test_dataset = YourDataset(root='data', train=False, transform=transform_test)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)在上面的示例中， Compose() 函數(shù)被用于定義多個(gè)圖像變換操作的序列。 transform_train 和 transform_test 分別定義了兩個(gè)不同的變換操作序列，分別應(yīng)用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。最后，通過(guò)實(shí)例化 YourDataset 類(lèi)并傳入相應(yīng)的變換操作序列，得到了數(shù)據(jù)集對(duì)象。這些數(shù)據(jù)集對(duì)象可以被用于實(shí)例化 PyTorch 的 DataLoader 并進(jìn)行數(shù)據(jù)加載。這樣，在數(shù)據(jù)加載時(shí)就會(huì)自動(dòng)應(yīng)用相應(yīng)的圖像變換操作序列，從而實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)增強(qiáng)和預(yù)處理的效果。
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