【PyTorch】中transforms函数详解

最新推荐文章于 2025-05-19 07:30:00 发布
最新推荐文章于 2025-05-19 07:30:00 发布
阅读量987 收藏 3
点赞数
分类专栏： PyTorch 文章标签： torchvision python
本文介绍在pytorch框架下进行迁移学习时，利用torchvision中Compose函数整合训练图像。torchvision.transforms是图像预处理包，Compose可整合多个步骤。还详细介绍了transforms中的多个函数，如Resize、Normalize等的功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

转载自：        https://www.jianshu.com/p/13e31d619c15

在pytorch框架下进行迁移学习是往往需要将用到训练的图像进行整合，此时就需要用到torchvision中Compose函数，下面对其中的内部参数进行讲解

torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包

一般用Compose把多个步骤整合到一起：

比如说

transforms.Compose([

transforms.CenterCrop(10),

transforms.ToTensor(),

])

这样就把两个步骤整合到一起

接下来介绍transforms中的函数

Resize：把给定的图片resize到given size

Normalize：Normalized an tensor image with mean and standard deviation

ToTensor：convert a PIL image to tensor (H*W*C) in range [0,255] to a torch.Tensor(C*H*W) in the range [0.0,1.0]

ToPILImage: convert a tensor to PIL image

Scale：目前已经不用了，推荐用Resize

CenterCrop：在图片的中间区域进行裁剪

RandomCrop：在一个随机的位置进行裁剪

RandomHorizontalFlip：以0.5的概率水平翻转给定的PIL图像

RandomVerticalFlip：以0.5的概率竖直翻转给定的PIL图像

RandomResizedCrop：将PIL图像裁剪成任意大小和纵横比

Grayscale：将图像转换为灰度图像

RandomGrayscale：将图像以一定的概率转换为灰度图像

FiceCrop：把图像裁剪为四个角和一个中心

TenCrop

Pad：填充

ColorJitter：随机改变图像的亮度对比度和饱和度

 

Pytorch中transforms.Compose()的使用
qq_33287871的博客
03-22 1万+
torchvision介绍 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： torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口； torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等； torchvision.transforms:
PyTorch中的transforms
Crystalxxtt的博客
05-21 449
导入包 from PIL import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms 保存在logs下面 图片路径，输出图片的类型为PIL 转化为Tensor类型 归一化Normalize writer = SummaryWriter("logs") img = Image.open("E:\\notebookpytorch\\pyTorch学习\\ima.
pytorch | transforms.Compose()函数
m0_59237910的博客
03-29 1652
pytorch | transforms.Compose()函数
pytorch中的transform函数
DRACOYU的博客
04-02 3664
torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包 一般用Compose把多个步骤整合到一起： transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor(), ]) 这样就把两个步骤整合到一起。 transforms中的函数 Resize：把给定的图片resize到given ...
PyTorch迁移学习实战：模型微调与特征提取的魔法之旅
最新发布
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
05-19 1098
迁移学习作为深度学习领域的重要技术，通过利用预训练模型在新任务上进行微调和特征提取，有效解决了数据不足和计算资源有限的问题。本文基于PyTorch框架，详细探讨了迁移学习的核心方法，包括模型微调和特征提取的实践技巧。在模型微调部分，介绍了如何选择预训练模型、冻结与解冻层、调整模型结构、定义损失函数和优化器，以及数据集的准备与预处理。通过花卉分类任务的案例，展示了模型微调的实际应用效果。在特征提取部分，分析了不同层特征的特点，并介绍了如何使用预训练模型的特定层和构建自定义特征提取网络。特征提取在图像分类、目标
pytorch之transforms.Compose()函数
qq_40821163的博客
11-01 1528
Resize：把给定的图片resize到given size Normalize：Normalized an tensor image with mean and standard deviation ToTensor：convert a PIL image to tensor (HWC) in range [0,255] to a torch.Tensor(CHW) in the range [0.0,1.0] ToPILImage: convert a tensor to PIL image Scale
PyTorch 中transforms.Compose
baidu_39056574的博客
05-23 336
参考https://blog.youkuaiyun.com/u013925378/article/details/103363232
【PyTorch】掌握transforms.Compose：PyTorch数据预处理的强大工具
科技改变人类，技术成就未来
07-22 5047
在深度学习中，数据的预处理和增强是至关重要的步骤。而在 PyTorch 中，transforms.Compose() 函数提供了便捷、模块化的数据变换方式，极大地简化了预处理流程。本文将详细介绍 transforms.Compose()，并通过实例演示如何在图像数据处理中使用它。
简单粗暴PyTorch之transforms详解(一)
热门推荐
qq_36642243的博客
08-09 4万+
transforms详解一、transforms 介绍二、 transforms 运行机制 一、transforms 介绍 transforms在计算机视觉工具包torchvision下： torchvision.transforms : 常用的图像预处理方法 torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现，MNIST，CIFAR-10，ImageNet等 torchvision.model : 常用的模型预训练，AlexNet，VGG， ResNet，GoogLeNet等 t
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）。...
简单粗暴PyTorch之transforms详解(二)
qq_36642243的博客
08-10 2908
这里写目录标题一、数据增强二、裁剪三、翻转和旋转四、图像变换五、transforms的操作六、自定义transforms 一、数据增强 数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更 丰富，从而让模型更具泛化能力 从： 到： 二、裁剪 transforms.CenterCrop 功能：从图像中心裁剪图片 • size：所需裁剪图片尺寸 transforms.RandomCrop 功能：从图片中随机裁剪出尺寸为size的图片 • size：所需裁剪图片尺寸 • padding：
pytorch-transforms.Resize()用法.pdf
02-17
### PyTorch中transforms.Resize()函数详解 在深度学习领域，特别是计算机视觉任务中，数据预处理是一个非常关键的步骤。PyTorch作为一款流行的深度学习框架，提供了丰富的工具库来帮助用户进行高效的图像预处理。`...
pytorch(7)——二十二种transforms数据预处理方法
zmj52的博客
02-05 1140
一、数据增强 数据增强：叫数据增广，数据扩增，他是对训练集进行变换，使训练集更丰富从而让模型更具泛化能力。 二、transforms——裁剪 1）transforms,Centercrop 功能：从图像中心裁剪图片 size:所需裁剪图片尺寸 三、transforms——翻转和旋转 ...
pytorch中transforms.Compose()函数
b_dxac的博客
04-12 6464
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/wangkaidehao/article/details/104520022 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u013925378/article/details/103363232 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： torchvisi
Pytorch中常见的transforms用法
Modaa_的博客
05-15 2320
transforms是torchvision中的一个模块（torchvision是Pytorch的计算机视觉工具包），该模块定义了很多用于图像预处理的类，如归一化（Normalize类），尺寸变化（Resize类），转换为tensor格式（ToTensor类），通过实例化该工具类，可以方便地对图像进行各种变换操作。
新手Pytorch入门笔记-transforms.Compose()
weixin_46028606的博客
04-25 7255
新手Pytorch入门笔记-transforms.Compose()
pytorch中transform函数
05-16 234
https://www.jianshu.com/p/13e31d619c15 转载于:https://www.cnblogs.com/bingws/p/10876675.html
pytorch中的transforms介绍
欢迎来到道的世界
12-16 5846
transforms用法介绍  torchvision.transforms模块主要用于对图像进行转换等一系列预处理操作，其主要目的是对图像数据进行增强，进而提高模型的泛化能力。对图像预处理操作有数据中心化，缩放，裁剪，旋转，翻转，填充，添加噪声，灰度变换，线性变换，仿射变换，亮度，饱和度，对比变换等。 transforms.Compose  transforms.Compose是将一系列的图像转换函数进行组合，实现时能够按照这些函数的顺序依次去图像进行处理操作。 CLASS torchvision.tr
PyTorch~转换函数
whaosoft143ai的博客
03-11 638
这里是PyTorch十个最常用的转换函数Pytorch是一个深度学习框架，广泛用于图像分类、分割、目标识别等各种任务。在这种情况下，我们必须处理各种类型的数据。很可能在大多数情况下，数据可能不是我们所需要的格式。PyTorch转换就是救星。torchvision.transforms模块提供了可以使用的各种图像转换。我们使用变换对数据进行一些操作，使其适合于训练torchvision模块，PyTorch为常见的图像变换提供变换有关的函数。这些变换可以使用Compose链接在一起 whaosoft aiot
PyTorch图像变换：transforms模块详解与应用
总结起来，torchvision.transforms是PyTorch中进行图像预处理的强大工具，它为开发者提供了丰富的选项来定制和增强数据，这对于训练深度学习模型至关重要。理解并熟练运用这些变换方法，能够有效提升模型性能和模型...
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