PyTorch学习系列(二)——数据预处理torchvision.transforms

最新推荐文章于 2025-07-12 23:56:09 发布
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分类专栏： 深度学习框架Torch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VictoriaW/article/details/72822005
本文介绍了torchvision.transforms模块中的两个关键类：ToTensor和Normalize。ToTensor类用于将PIL.Image或numpy.ndarray类型的图像数据转换为torch.FloatTensor，并调整其形状以便于深度学习模型处理。Normalize类则用于对张量图像进行标准化，通过指定的均值和标准差来减少数据偏差，提高模型训练效率。

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import torchvision.transforms as transforms
transforms模块提供了一般的图像转换操作类。

  • class torchvision.transforms.ToTensor
    把shape=(H x W x C)的像素值范围为[0, 255]的PIL.Image或者numpy.ndarray转换成shape=(C x H x W)的像素值范围为[0.0, 1.0]的torch.FloatTensor。

  • class torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
    此转换类作用于torch.*Tensor。给定均值(R, G, B)和标准差(R, G, B)，用公式channel = (channel - mean) / std进行规范化。

pytorch中的torchvision.transforms的用法
weixin_43984636的博客
04-21 1100
pytorch中的torchvision.transforms的用法
06 Pytorch_ 图像预处理——transforms
Spirit_321的博客
06-22 447
自定义transforms要素：# 1. 仅接收一个参数，返回一个参数# 2. 注意上下游的输出与输入return img# 通过类实现多参数传入......return img自定义方法——椒盐噪声self.p = p# 添加椒盐噪声具体实现过程return img。
torchvision.transforms
qq_44419614的博客
06-02 536
transforms包含了一些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合起来。另外，torchvision提供了torchvision.transforms.functional模块。functional可以提供了一些更加精细的变换，用于搭建复杂的变换流水线(例如分割任务）。 原文链接：中文文档 1.CenterCrop class torchvision.transforms.CenterCrop(size) 在中心处裁剪PIL图片。 参数：size(序列 或 int）– 需要裁剪出的形状。如
Transforms
最新发布
2303_80480614的博客
07-12 766
在 PyTorch 生态中，torchvision.transforms 是专门用于图像和视频预处理的模块，提供了丰富的变换工具，常用于数据增强、归一化和格式转换。
Pytorch-TORCHVISION.TRANSFORMS(transforms模块)索引
peacefairy的博客
10-16 1298
TORCHVISION.TRANSFORMS简介1、Transforms on PIL Image（对PIL图像进行处理）1-1：torchvision.transforms.CenterCrop(size)1-2:torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)1-3：torchvision.transforms.FiveCrop(size)1-4：torchvision.transforms
数据预处理torchvision.transforms整理
T-SW的博客
03-27 1488
如题
torchvision.transforms用法及图片增强方法
yore0531的博客
12-27 2252
在 PyTorch 的 `torchvision.transforms` 中，大多数变换都是设计为应用于PIL 图像格式的。
有趣的深度学习2——利用pytorch对数据集进行预处理
weixin_46747850的博客
10-11 3057
我们在使用自定义的时候，主要需要写一下Dataset和Dataloader俩个类；Dataset类Dataset类是Pytorch中图像数据集中最为重要的一个类，也是Pytorch中所有数据集加载类中应该继承的父类。我们在使用自定义的数据集的时候，其中父类中的两个私有成员函数必须被重载，其中__len__应该返回数据集的大小，而__getitem__应该编写支持数据集索引的函数，例如通过dataset[i]可以得到数据集中的第i+1个数据。首先继承上面的dataset类。
pytorch学习（十六）：终——解释一些bug
weixin_52307528的博客
08-13 592
是 PyTorch 中用于创建张量的基本函数。：这里 H 是高度，W 是宽度，C 是颜色通道数（例如，RGB 图像有 3 个通道）。这种转换是因为 PyTorch 期望的输入张量维度顺序是通道数在前（C x H x W），而 PIL 图像和 NumPy ndarray 的默认维度顺序是高度在前（H x W x C）。：当你处理图像数据时，特别是在数据加载和预处理阶段，你需要将图像数据（无论是 PIL 图像还是 NumPy ndarray）转换为 PyTorch 张量，并准备它们以供模型训练或推理使用。
图像预处理——transforms
学习记录
01-04 2836
是PyTorch的一个扩展库，提供了许多计算机视觉相关的工具和功能。下面是关于ToTensorNormalizeRandomCropMNISTCIFAR-10ImageNetAlexNetVGGResNetGoogLeNetmake_gridsave_image。
torchvision.transforms原始图像 掩码图像
02-23
为了有效地使用 `torchvision.transforms` 对原始图像和掩码图像进行预处理，通常会采用一系列变换操作来标准化输入数据。对于图像分类、目标检测以及语义分割任务而言，这些预处理步骤至关重要。 #### 定义转换...
torchvision.transforms.ToTensor()与torchvision.transforms.ToPILImage()详解
weixin_44414948的博客
12-04 5542
torchvision.transforms.ToTensor() pytorch在加载数据集时都需要对数据记性transforms转换，其中最常用的就是torchvision.transforms.ToTensor()函数，但初学者可以认为这个函数只是把输入数据类型转换为pytorch的Tensor（int64）类型，其实不然，该函数内部的具体转换步骤为： 1、将图片转化成内存中的存储格式； 2、将字节以流的形式输入，转化成Tensor类型； 3、对Tensor进行reshape； 4、对Tensor进
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最近处理图像经常用到以下部分操作： import torchvision.transforms as transforms transform.ToTensor() transform.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)) 一般采用OpenCV读取到的图片像素点单个通道的值域范围为[0,255]。 ToTensor()能够把范围从[0,255]变换到[0,1]之间。 Normalize()则把值域范围从[0,1]变换到[-1,1]。具体而言，对每个通道Normal
torchvision.transforms.ToTensor
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05-10 1981
transforms.ToTensor() 将numpy的ndarray或PIL.Image读的图片转换成形状为(C,H, W)的Tensor格式，且/255归一化到[0,1.0]之间. 当然，需要特别注意的是，当使用ToTensor() 将numpy转为Tensor格式时，numpy中的元素必须时uint类型时才会将[0，255]归一化到[0,1.0]之间,否则不作映射。 另外transforms.Normalize需要跟在ToTensor后面 ...
torchvision.transforms 数据预处理：ToTensor()
qq_43799400的博客
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torchvision transform库学习总结
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04-01 4656
torchvision transform库学习总结 参考了https://www.pytorchtutorial.com/docs/torchvision/torchvision-transform/ 首先，在torchvision transform库中，大致有以下几类方法 1.一个类似数组的操作 class torchvision.transforms.Compose(transforms)...
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Claroja
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API 将Shape=(HWC)的PIL.Image或者numpy.ndarray转换成shape=(CHW)的范围在[0.0,1.0]的torch.FloatTensor 像素值范围从[0, 255]转成 [ .0 , 1.0 ] PIL Image 需要为 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1)这几种模式之一 np.ndarray需要 dtype = np.uint8 上述两点不满足时，不进行像素值范围归一化(no scaling) CLASS tor
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