mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor的作用

本文详细介绍了MXNet库中ToTensor转换器的功能和使用方法,该转换器用于将图像数据从[0,255]的整数范围转换到[0,1]的浮点数范围,并调整其形状从(HxWxC)到(CxHxW),适用于深度学习模型的输入。通过示例展示了如何使用ToTensor进行图像预处理。

mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor的作用:

  • 将图像或成批图像转换为张量NDArray。
  • 将[0,255]范围内的图像(NDArray of shape (H x W x C))转换为[0,1]范围内的float32张量(NDArray of shape (C x H x W))。
  • 例子:
from mxnet.gluon import data as gdata
from mxnet import nd
import numpy as np
transformer = gdata.vision.transforms.ToTensor()
#从均匀分布中随机抽取样本,样品均匀分布在半开区间[低,高](含低,不含高)。
image = nd.random.uniform(0, 255, (4, 2, 3)).astype(dtype=np.uint8)
print(image)
print(transformer(image))

运行结果:
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其中,均匀分布uniform用法如下:
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