pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数,这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的,下面我们讲解几种最常用的函数,详细的内容还请参考pytorch官方文档(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]) ])
从上面的data_transforms变量中我们能够看出进行了多种变换,而Compose方法是将多种变换组合起来。data_transforms中一共包含了四个变换,前两个是对PILImage进行的,分别对其进行随机大小(默认原始图像大小的0.08-1.0)和随机宽高比(默认原始图像宽高比的3/4-4/3)的裁剪,之后resize到指定大小224;以及对原始图像进行随机(默认0.5概率)的水平翻转。
第三个transforms.ToTensor()的变换操作是关键一步,它将PILImage转变为torch.FloatTensor的数据形式,这种数据形式一定是C x H x W的图像格式加上[0,1]的大小范围。它将颜色通道这一维从第三维变换到了第一维。
最后的Normalize变换是对tensor这种数据格式进行的,它的操作是用给定的均值和标准差分别对每个通道的数据进行正则化。具体来说,给定均值(M1,...,Mn),给定标准差(S1,..,Sn),其中n是通道数(一般是3),对每个通道进行如下操作:
output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
最后需要强调一点的是,这几个变换的先后顺序有一定的讲究,因为不同的方法所处理的对象不一样,前两种变换是对PILImage进行的,而Normalize则是对tensor进行的,所以处理PILImage的变换方法(大多数方法)都需要放在ToTensor方法之前,而处理tensor的方法(比如Normalize方法)就要放在ToTensor方法之后。
附上pytorch官方参考:https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html?highlight=torchvision%20transforms
以上这篇pytorch中的transforms模块实例详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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