pytorch Dataset类及图像增强

最新推荐文章于 2025-05-11 17:52:26 发布

冷咖啡离开杯垫

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本文详细介绍了如何在PyTorch中正确地加载数据集并进行图像增强，对于提升模型训练效果至关重要。通过具体实例展示了数据预处理流程，包括数据集的构建、图像变换操作等关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载@[pytorch数据类的改写与图像增强 https://oldpan.me/archives/how-to-load-dataset-in-correctly-pytorch]

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归并排序的递归与非递归方式（python）
TommyLiuZ: 非递归的第二种写法是错的
归并排序的递归与非递归方式（python）
weixin_44033739: [code=python] [/code]# 归并排序的非递归算法 def merge_sort1(nums): i=1#第一次排序的数组规模长度的一半 #建立临时数组防止占用内存过大 tmp =[0]*len(nums) while i<len(nums): low=0 #初始化 while low<len(nums): mid=low+i high=min(low+2*i,len(nums)) if mid<high: merge(nums,low,mid,high,tmp) low+=2*i i*=2 return nums def merge(nums,low,mid,high,tmp): i = low j=mid k=low #tmp的索引起始位置 while i<mid and j<high: if nums[i]<nums[j]: tmp[k]=nums[i] k+=1 i+=1 else: tmp[k]=nums[j] j+=1 k+=1 #若左数组还有剩余 if i<mid: tmp[k:high]=nums[i:mid] #若右数组还有剩余 if j<high: tmp[k:high]=nums[j:high] nums[low:high]=tmp[low:high] return nums
归并排序的递归与非递归方式（python）
weixin_44033739: 博主的归并非递归那个部分有点小问题不应该是high+1的修改后如下： # 归并排序的非递归算法 def merge_sort1(nums): i=1#第一次排序的数组规模长度的一半 #建立临时数组防止占用内存过大 tmp =[0]*len(nums) while i<len(nums): low=0 #初始化 while low<len(nums): mid=low+i high=min(low+2*i,len(nums)) if mid<high: merge(nums,low,mid,high,tmp) low+=2*i i*=2 return nums def merge(nums,low,mid,high,tmp): i = low j=mid k=low #tmp的索引起始位置 while i<mid and j<high: if nums[i]<nums[j]: tmp[k]=nums[i] k+=1 i+=1 else: tmp[k]=nums[j] j+=1 k+=1 #若左数组还有剩余 if i<mid: tmp[k:high]=nums[i:mid] #若右数组还有剩余 if j<high: tmp[k:high]=nums[j:high] nums[low:high]=tmp[low:high] return nums
数组中重复的数字
冷咖啡离开杯垫回复梦想橡皮擦: 谢谢
数组中重复的数字
梦想橡皮擦: 博客写的很清晰明了

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