Bobodareng的博客

图像预处理——transforms1. transforms运行机制1.1 torchvision：Pytorch计算机视觉工具包，包含三大模块torchvision.transforms: 常用的图像预处理方法• 数据中心化 • 数据标准 • 缩放 • 裁剪• 旋转 • 翻转 • 填充 • 噪声添加• 灰度变

文章目录一、VGG简介二、VGG-16在CIFAR_10数据集上的实现2.1 CIFAR_10数据集简介2.2 加载数据集（Dataset)2.3 模型搭建(Model)2.4 训练(Train)2.5 预测（Predict）三、VGG-16在GID数据集上的实现3.1 Gaofen Image Dataset(GID)数据集简介3.1 模型搭建(Model)3.2 训练(Train)3.3 预测（Predict）一、VGG简介\quad\quad VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visua

\quad\quad\quad\quad在处理任何机器学习问题之前都需要数据读取，并进行预处理。Pytorch提供了许多方法使得数据读取和预处理变得很容易。1.以“人民币二分类”为例\quad\quad\quad训练一套机器模型实现对第四套人民币中100元和1元的二分类。\quad先回顾机器学习5大步骤：\quad 其中数据部分又包括：\quad∙\bullet∙数据收集：样本和标签。\quad∙\bullet∙数据划分：训练集、验证集和测试集.\quad∙\bullet∙数据读取：对应

一、张量的拼接与切分1.1 torch.cat()torch.cat(tensors,dim=0,out=None)功能：将张量按维度dim进行拼接tensors:张量序列dim:要拼接的维度#代码示例flag=Trueif flag: t=torch.ones((2,3)) t_0=torch.cat([t,t],dim=0)#2+2 t_1=torch.cat([t,t],dim=1)#3+3 print("t_0:{} s

Tensor的几种形状和创建1. Tensor的概念\quad\quadTensor 中文为张量。张量的意思是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。标量可以称为 0 维张量，向量可以称为1维张量，矩阵可以称为2维张量，RGB图像可以表示3维张量。你可以把张量看作多维数组2. Tensor几种常见的形式有哪些scalarvectormatrixn-dimensional tensorimport torchfrom torch import tensorim