[pytorch]-torchvision.transforms.Compose()介绍及相关代码实例理解数据变换

理解PyTorch的torchvision.transforms.Compose：图像变换的组合
最新推荐文章于 2024-09-04 20:03:31 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-04 20:03:31 发布 · 6.9k 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #计算机视觉 #深度学习

torchvision.transforms.Compose是PyTorch中用于组合多个图像变换的工具，它允许开发者串联一系列如裁剪、旋转、归一化等操作。通过Compose，可以创建复杂的预处理流水线，简化代码并提高效率。例如，先打开图片并转换为RGB，再进行尺寸调整、随机旋转、中心裁剪、值范围标准化等步骤，最后得到可用于模型训练的张量。该类的__call__方法遍历所有变换并依次应用到图像上。

简介

torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。以下是torchvision的构成：

  • 1.torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；
  • 2.torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；
  • 3.torchvision.transforms: 常用的图片变换，例如裁剪、旋转等；
  • 4.torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。

本文的主题是其中的torchvision.transforms.Compose()类。这个类的主要作用是串联多个图片变换的操作。这个类的构造很简单：

class torchvision.transforms.Compose(transforms):
 # Composes several transforms together.
 # Parameters: transforms (list of Transform objects) – list of transforms to compose.
 
Example # 可以看出Compose里面的参数实际上就是个列表，而这个列表里面的元素就是你想要执行的transform操作。
>>> transforms.Compose([
>>>     transforms.CenterCrop(10
最低0.47元/天 解锁文章
torchvision.transforms.Compose
NLP与推荐算法
12-19 4444
谁特么说torch好学的，这几把玩意搞这么复杂干啥？？？ 就是个图像的读取，搞几把这么复杂，不管咋变化咋组合还是一样的，非要装逼，搞几个对象，再套个对象，这样除了屏蔽小白，让人家望而却步还能干啥？真是垃圾。 老子从不怕这玩意，来吧 cropping = torchvision.transforms.Compose([ GroupScale(256),# ...
Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize ，Compose，RandomCrop）
LGL
07-24 2083
需要注意：compose中参数是前面的输出作为后面的输入，比如compose中第一个参数的输出是PIL类型，后面的输入也是PIL类型，所以可以直接使用compose，但是如果现在第一个的输出是tensor类型，但是第二个要求的输入是PIL,则会是类型不匹配，所以会报错。其次由上面的截图可以知道transforms就是一个.py文件，里面有很多的类以及方法,所以要先使用就必须通过.的形式去调用，如果要调用类，那就需要实例化，实例化后就是一个对象，对象就可以使用该类下的方法。，下面使用opencv。
【深度学习】torchvision.transforms.Compose()
qq_60245590的博客
09-29 513
2.torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；1.torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；4.torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
torchvision库学习之transforms.Compose(模块)
qq_46396470的博客
09-04 567
是库中的一个模块，用于将多个图像变换操作组合在一起。它允许用户将一系列图像变换操作按顺序应用于图像数据，简化了数据预处理流程。
【pytorch】torchvision.transforms.Compose
sazass的博客
05-11 2393
class torchvision.transforms.Compose([``````]) 作用：几个图像变换组合在一起,按照给出的transform顺序进行计算。 主要装载 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to
torchvision.transforms.Compose()详解【Pytorch入门手册】
“365天深度学习训练营”报名进行中～
05-20 8711
简介 torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。以下是torchvision的构成： 1.torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口； 2.torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等； 3.torchvision.transforms: 常用的图片
pytorch:torchvision.transforms实例讲解
weixin_41391619的博客
03-13 1300
crop,filp,resize,totensor,topilimage等常用操作
Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例
09-18
在PyTorch中，`torchvision.transforms`是一个非常重要的模块，它提供了许多处理图像的转换方法，用于数据预处理和增强。这些变换对于训练深度学习模型尤其关键，因为它们能够帮助模型更好地泛化，提高其在未知数据...
Pytorch：torchvision.transforms.Compose
weixin_42046845的博客
03-28 1298
transforms.Compose 是PyTorch库中torchvision.transforms模块提供的一个功能，它允许将多个图像变换操作组合起来。当你在处理图像，并需要依次应用多个变换（如缩放、裁剪、归一化等）时，Compose可以把这些变换串联成一个单一的操作，这样你就可以非常方便地在数据集上应用这个组合操作。
pytorch中的transforms模块实例详解
12-23
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],
torchvision中transforms.Compose学习理解
weixin_43540533的博客
10-17 3519
TORCHVISION 该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。 主要学习torchvision.transforms，包括常用的图像操作，例如：随机切割，旋转，数据类型转换，图像到tensor ,numpy 数组到tensor , tensor 到 图像等。 transforms.Compose可以组合几个变换连续一起操作 比如 transforms.Compose([ tran
torchvision 笔记：transforms.Compose()
qq_40206371的博客
10-03 1338
torchvision.transforms.Compose()类的主要作用是串联多个transforms列表里面的transform操作 比如，在torchvision 笔记：transforms.Normalize()_UQI-LIUWJ的博客-优快云博客中的代码，可以用Compose来代替 不变的部分 from PIL import Image from torchvision import transforms, utils a=Image.open(b+'img/00000.jp.
pytorch.torchvision.transforms
luolinll1212的专栏
09-26 330
torchvision.transforms可以对数据进行以下处理： PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转化； 归一化； 对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。 代码如下： transform1 = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ...
PyTorch - torchvision.transforms.Compose 几个图像变换组合在一起
二分掌柜的
09-28 2333
PyTorch - torchvision.transforms.Compose 几个图像变换组合在一起 flyfish transforms是常见的图像变换 torchvision.transforms.Compose是将几个变换组合在一起 原始图片 经过变换的图片 代码如下 import numpy as np import cv2 import os import torch import math import torchvision.transforms as transforms from
torchvision中transforms.Compose()的使用
AI_dataloads的博客
10-09 797
是PyTorch的torchvision库中一个常用的函数，用于组合多个图像转换操作。通过这种方式，我们可以轻松地将多个图像转换操作（如裁剪、旋转、缩放等）应用到输入的图像数据上。：这个操作将图像转换为张量。图像的每个像素值都会被转换为一个元素，这样就可以进行进一步的计算或者传输。可以看笔者的另一篇博客，而。
torchvision.transforms.Compose(transforms)的一些简单用法
知识搬运者
08-31 1824
常用代码： import torchvision data_transform = torchvision.transforms.Compose([ # 随机缩放裁剪 size 224*224 torchvision.transforms.RandomResizedCrop(224), # 随机裁剪 size 224*224 torchvision.transforms.RandomCrop(224), # 中心裁剪 size 224*224 torch
PyTorch 入门学习（七）————torchvision.transforms
qq_36414085的博客
12-11 2805
文章目录管理各个transform，使用Compose一、裁剪 ------ Crop1、随机裁剪：transforms.RandomCrop2.中心裁剪：transforms.CenterCrop3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop4.上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop...
torchvision.transforms.Compose函数原型
最新发布
08-04
<think>我们正在查找 `torchvision.transforms.Compose` 函数的原型定义（函数签名）。根据用户提供的引用和常见用法，我们可以推断出 `Compose` 的基本结构，但为了准确性，我们应当参考官方文档或源码。 根据引用[1]中提到的：“Compose：把多个transforms联合在一起。文档里有用法示例”，我们可以推测其函数签名应该是一个类，接收一个由多个transform操作组成的列表作为参数。 实际上，在PyTorch的torchvision.transforms模块中，`Compose` 是一个类，它的初始化方法（`__init__`）接收一个transforms列表。然后，当调用这个`Compose`对象时（即使用`__call__`方法），它会按顺序应用这些变换。 函数签名（以Python类型注解的形式）通常如下： ```python class torchvision.transforms.Compose(transforms: list[Callable] | tuple[Callable, ...]) ``` 具体来说： - 参数：`transforms`，是一个由可调用对象（每个对象都是一个图像变换函数）组成的列表或元组。 - 返回：一个可调用的`Compose`对象，该对象在调用时会依次应用列表中的每个变换。 在源码中（通常可以在PyTorch官方GitHub仓库找到），`Compose`类的定义大致如下（简化版）： ```python class Compose: def __init__(self, transforms): self.transforms = transforms def __call__(self, img): for t in self.transforms: img = t(img) return img ``` 因此，当我们使用`transforms.Compose`时，我们实际上是在创建一个组合变换对象，该对象在调用时按顺序应用传入的变换列表。 例如： ```python transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.ToTensor(), ]) ``` 这里，`Compose`的构造函数接收一个包含两个变换的列表。 另外，根据引用[2]中提到的`Lambda`变换，我们也可以将自定义的lambda函数加入`Compose`中，因为`Compose`要求列表中的每个元素都是可调用的，并且接受一个图像作为参数，返回一个处理后的图像。 所以，总结函数签名为： **函数名**: `torchvision.transforms.Compose`（实际上是一个类） **构造函数**: ```python Compose(transforms: Sequence[Callable[[Image], Image]]) ``` 其中： - `transforms`: 一个由可调用对象组成的序列（如列表或元组），每个可调用对象接受一个PIL图像或Tensor（根据变换要求）并返回一个变换后的图像（或Tensor）。 **调用时**: ```python __call__(img: Image | Tensor) -> Tensor | Image ``` 具体返回类型取决于组合中最后一个变换的输出类型。 注意：在PyTorch的较新版本中，`Compose`也支持对标注（如目标检测中的边界框）进行同步变换，但这通常需要特定的变换函数支持。 因此，回答用户的问题：`torchvision.transforms.Compose` 的函数原型定义（即类初始化签名）为： ```python class transforms.Compose(transforms: list[Callable]) ``` 我们可以这样描述： `Compose` 类在初始化时接收一个参数 `transforms`，该参数是一个由可调用变换操作组成的列表。 引用说明： - 根据引用[1]，`Compose`用于联合多个transforms[^1]。 - 根据引用[2]，我们可以使用lambda函数作为变换，因此`Compose`的参数是函数列表[^2]。 最后，生成相关问题。</think>### `torchvision.transforms.Compose` 函数原型定义 `torchvision.transforms.Compose` 是一个**类**(class)，其核心函数签名定义如下： ```python class torchvision.transforms.Compose(transforms: Sequence[Callable]) ``` #### 参数说明 | 参数名 | 类型 | 说明 | |--------|------|------| | `transforms` | `Sequence[Callable]` | **必选参数**，接收一个变换操作序列（列表或元组），每个元素必须是可调用(callable)的变换函数 | #### 源码关键实现（简化版） ```python class Compose: def __init__(self, transforms: Sequence[Callable]): self.transforms = transforms # 存储变换序列 def __call__(self, img: Image) -> Tensor: # 调用时执行 for t in self.transforms: # 按顺序执行每个变换 img = t(img) return img # 返回最终处理结果 ``` #### 核心特性 1. **输入要求**： - 参数必须是**可迭代序列**（通常为列表） - 序列中每个元素必须是**可调用对象**（函数或实现了`__call__`方法的类） ```python # 有效示例 transforms.Compose([ transforms.Resize(256), # 变换类实例 lambda x: x.rotate(30), # lambda函数 [^2] my_custom_transform # 自定义函数 ]) ``` 2. **执行机制**： - 当调用`Compose`对象时，会**顺序执行**所有变换 - 前一个变换的输出作为下一个变换的输入 ```python # 等效执行流程 img = transform1(img) img = transform2(img) ... img = transformN(img) ``` 3. **返回类型**： - 返回类型由**最后一个变换**决定 - 通常输出为`Tensor`（使用`ToTensor`时）或处理后的图像对象 #### 使用示例 ```python from torchvision import transforms # 标准用法 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), # 调整尺寸 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机翻转 transforms.ToTensor(), # 转为Tensor transforms.Normalize(mean, std) # 标准化 ]) # 等效自定义实现 class MyCompose: def __init__(self, steps): self.steps = steps def __call__(self, x): for step in self.steps: x = step(x) return x ``` > `Compose` 本质是一个变换流水线容器，按顺序组合多个变换操作[^1]。自定义变换函数只需满足可调用且输入/输出兼容即可集成到流水线中[^2]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值