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

最新推荐文章于 2025-03-26 20:53:59 发布
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分类专栏： Torch的使用及参数解释 文章标签： pytorch 深度学习 python
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简介

tprchvision是 P y T o r c h PyTorch PyTorch的一个图形库,其服务于 P y T o r c h PyTorch PyTorch的深度学习框架,主要用来构建计算机视觉模型,torchvision主要用于常见的一些图形变换,以下是 t o r c h v i s i o n torchvision torchvision的构成:

  • 1.torchvision.datasets: 一些加载的数据函数及常用的数据接口.
  • 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,裁剪旋转等.<
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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:
torchvision库学习之transforms.Compose(模块)
qq_46396470的博客
09-04 465
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
weixin_42046845的博客
03-28 1148
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图像预处理--Compose
最新发布
深之JohnChen的专栏
03-26 462
是 PyTorch 中用于图像预处理的核心工具，可将多个图像变换操作组合成一个顺序执行的流水线。
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 8205
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
torchvision中transforms.Compose()的使用
AI_dataloads的博客
10-09 732
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。
pytorch中的transform函数
DRACOYU的博客
04-02 3622
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 ...
torchvision 笔记：transforms.Compose()
qq_40206371的博客
10-03 1299
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.
【深度学习】torchvision.transforms.Compose()
qq_60245590的博客
09-29 481
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。
transforms.compose()
studyvcmfc的专栏
06-04 726
https://blog.csdn.net/weixin_44465591/article/details/106004062?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-2
torchvision.transforms.Compose
彬彬侠的博客
01-15 829
torchvision.transforms.Compose 是一个非常重要的工具，它允许我们将多个图像转换操作（如缩放、裁剪、标准化等）组合成一个顺序的转换管道。这样我们可以按顺序对图像进行多次处理，简化代码并提高灵活性。它是数据预处理和数据增强中的核心工具，特别适用于图像分类等任务中的训练和测试数据处理。使用 Compose 可以大大简化图像数据的预处理流程，同时确保转换操作的顺序正确。
transforms.Compose()函数
Fighting Hua
04-22 724
原文：https://blog.csdn.net/u013925378/article/details/103363232
pytorch torchvision.transform.Compose
Claroja
08-25 383
应用 transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor(), ]) ``` # API 将transforms组合起来 ```python CLASS torchvision.transforms.Compose(transforms) ``` 参数|描述 --|-- transforms (list of Transform objects)|list of transforms to compose
pytorch之transforms.Compose()函数
qq_40821163的博客
11-01 1521
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
torchvision中transforms.Compose学习理解
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10-17 3437
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
【pytorch】torchvision.transforms.Compose
sazass的博客
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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
pytorch | transforms.Compose()函数
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torchvision.transforms原始图像 掩码图像
02-23
为了有效地使用 `torchvision.transforms` 对原始图像和掩码图像进行预处理，通常会采用一系列变换操作来标准化输入数据。对于图像分类、目标检测以及语义分割任务而言，这些预处理步骤至关重要。 #### 定义转换...
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