torchvision.transforms，datasets使用方法

最新推荐文章于 2024-07-19 21:10:59 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI 机器学习 文章标签： pytorch
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/masterShaw/article/details/109998100
本文介绍了一个用于PyTorch的数据集划分类classDatasetSplit，该类继承自PyTorch的Dataset类，能够实现对已有数据集进行指定索引的子集划分。

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

https://zhuanlan.zhihu.com/p/200876072

http://noahsnail.com/2020/06/12/2020-06-12-%E7%8E%A9%E8%BD%ACpytorch%E4%B8%AD%E7%9A%84torchvision.transforms/

class DatasetSplit(Dataset):
    """An abstract Dataset class wrapped around Pytorch Dataset class.
    """

    def __init__(self, dataset, idxs):
        self.dataset = dataset
        self.idxs = [int(i) for i in idxs]

    def __len__(self):
        return len(self.idxs)

    def __getitem__(self, item):
        image, label = self.dataset[self.idxs[item]]
        return torch.tensor(image), torch.tensor(label)
【pytorch】torchvision.transforms 图像的变换详解；图像的预处理；数据增强
学渣的博客
09-20 2万+
torchvision.transforms是包含一系列常用图像变换方法的包，可用于图像预处理、数据增强等工作，但是注意它更适合于classification等对数据增强后无需改变图像的label的情况，对于Segmentation等对图像增强时需要同步改变label的情况可能不太实用，需要自己重新封装一下。
【学习笔记】【Pytorch】四、torchvision.datasets模块的使用
qq_45772756的博客
01-11 3844
一、**torchvision**模块说明 **介绍**：主要处理图像数据，包含一些常用的数据集、模型、转换函数等。 二、**datasets**模块介绍 **介绍**：一些加载数据的函数及常用的数据集接口。 三、**datasets.CIFAR10**类的使用 **作用**：CIFAR-10数据集的加载和数据处理。
pytorch学习（七）torchvision.datasets的使用
hero_heart的博客
07-19 344
网络上已经有公开的数据集，并且这些数据集被整合到了torchvision.datasets中，使用自带的函数可以直接下载。结果为 torch.Size([3, 32, 32])
PyTorch | torchvision.datasets/models/transforms
W1995S的博客
02-03 555
文章目录前言一、torchvision.datssets二、torchvision.models三、torchvision.transforms 前言 torchvision是Pytorch的计算机视觉工具库，是Pytorch专门用于处理图像的库。主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。即目前流行的数据集，模型结构和常用的图片转换工具。 一、torchvision.datssets 包含很多常
torchvision.datasets
qq_53102746的博客
09-05 202
torchvision.datasets
torchvision.transforms图像预处理常用方法简介
https://www.hyperplasma.top
06-15 1930
transforms是在计算机视觉工具包torchvision下的包，常用于对图像进行预处理（如裁剪、翻转和旋转、图像变换……），提高泛化能力。
导入FashionMNIST数据集时报错module ‘torchvision.datasets’ has no attribute ‘FashionMNIS’
01-07
torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/Fashion...
PyTorch学习笔记（17）--torchvision.transforms用法介绍
weixin_43981621的博客
12-03 2878
PyTorch学习笔记（17）–torchvision.transforms用法介绍     本博文是PyTorch的学习笔记，第17次内容记录，主要记录了torchvision.transforms的使用方法。 目录PyTorch学习笔记（17）--torchvision.transforms用法介绍1.问题来源2.torchvision.transforms具体用法3.torchvision.transforms其他的用法4.补充torchvision模块的其他功能 1.问题来源     在读ResNe
【torchvision】 torchvision.datasets.ImageFolder
weixin_37804469的博客
08-15 353
torchvision.datasets.ImageFolder
Pytorch——torchvision.datasets
talkAC的博客
12-10 3201
torchvision 是PyTorch中专门用来处理图像的库，这个包中有四个大类。 torchvision.datasets torchvision.models torchvision.transforms torchvision.utils torchvision.datasets 是用来进行数据加载的，PyTorch团队在这个包中提前处理好了很多很多图片数据集。 MNIST COCO（用于图像标注和目标检测）(Captioning and Detection) LSUN Classif
torch_vision(三):数据集模块 torchvision.datasets
tony365的博客
10-19 1031
因此包含__getitem__ 和 __len__等方法，也可以传递给 torch.utils.data.DataLoader 方便多线程采样数据。
torchvision学习之torchvision.datasets
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
07-27 1万+
torchvision包 包含了目前流行的数据集，模型结构和常用的图片转换工具 torchvision.datasets torchvision.datasets中包含了以下数据集 MNIST COCO（用于图像标注和目标检测）(Captioning and Detection) LSUN Classification ImageFolder Imagenet-12 CIFAR10 and CIFAR100 STL10 Datasets拥有以下API: __getitem____le..
【PyTorch1.0】torchvision文档翻译（二）——torchvision.datasets
玄云飘风的博客
02-22 886
原文：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/datasets.html 所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类， 即：它们实现了__getitem__和__len__方法。因此，它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader，进而通过torch.multiprocessing实现批数据的并...
pytorch torchvision.datasets
Threelights的博客
03-20 1万+
torchvision 库是服务于pytorch深度学习框架的,用来生成图片,视频数据集,和一些流行的模型类和预训练模型. torchvision.datasets 所有数据集都是 torch.utils.data.dataset 的子类，也就是说，它们都实现了 __getitem__ 和 __len__ 方法。因此，它们都可以传递给 torch.utils.data.dataloader，...
torchvision datasets and models
十年磨一剑
05-29 277
AlexNet VGG ResNet SqueezeNet DenseNet Inception v3 GoogLeNet ShuffleNet v2 MobileNet v2 ResNeXt
PyTorch源码解读（三）torchvision.datasets
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sinat_42239797的博客
06-28 1万+
PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：https://pytorch.org/docs/master/torchvision/datasets.html。 这篇博客介绍torc...
torchvision工具包之torchvision.datasets以及torch.utils.DataLoader的使用
bb8886的博客
06-01 2808
torchvision工具包之torchvision.datasets以及torch.utils.DataLoader的使用
PyTorch 笔记（20）— torchvision 的 datasets、transforms 数据预览和加载、模型搭建（torch.nn.Conv2d/MaxPool2d/Dropout）
wohu1104的专栏
08-07 1万+
计算机视觉是深度学习中最重要的一类应用，为了方便研究者使用，PyTorch 团队专门开发了一个视觉工具包torchvision，这个包独立于 PyTorch，需通过 pip instal torchvision 安装。 torchvision 主要包含三部分： models：提供深度学习中各种经典网络的网络结构以及预训练好的模型，包括 AlexNet 、VGG 系列、ResNet 系列、Inception 系列等； datasets： 提供常用的数据集加载，设计上都是继承 torch.utils.data
怎么导入torchvision.transforms
最新发布
03-13
<think>好的，用户的问题是如何在Python中正确导入torchvision.transforms模块。首先，我需要确认用户对PyTorch和torchvision的了解程度。可能他们刚开始学习深度学习或图像处理，所以需要基础的解释。 用户提到的torchvision.transforms是PyTorch中处理图像数据的重要模块，常用于数据增强和预处理。正确的导入方式通常有两种：直接导入整个transforms模块，或者导入常用的转换类。我应该先给出这两种方法的示例代码，并说明各自的适用场景。 接下来，要确保代码示例的正确性。比如，使用import torchvision.transforms as transforms是标准做法，然后通过transforms.Compose来创建转换管道。同时，用户可能需要知道如何应用这些转换，比如在加载数据集时使用。这时候需要结合torchvision.datasets的例子，比如CIFAR10或ImageFolder，展示如何将transforms应用到数据集上。 另外，用户可能会遇到导入错误，比如模块未找到。这时候需要提醒他们检查是否安装了torchvision，可以通过pip或conda安装。此外，版本兼容性也是常见问题，建议确保PyTorch和torchvision版本匹配。 用户提供的引用中有提到使用torch.nn.Sequential代替Compose的情况，这是在脚本化（torch.jit.script）时的优化方法。虽然用户当前的问题是关于导入，但可能需要提到这一点作为高级用法，但暂时可能不需要深入，除非用户有进一步的问题。 还需要注意代码格式的正确性，确保使用反引号包裹代码块，并正确标注语言类型。例如，用python来高亮语法。同时，避免使用Markdown格式，但根据用户的要求，可能需要调整。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求，比如如何组合多个变换、处理常见错误，或者特定转换类的使用，比如RandomHorizontalFlip。这些问题可以帮助用户深入学习，并解决实际开发中可能遇到的问题。 总结步骤： 1. 确认用户需求：正确导入torchvision.transforms。 2. 提供两种导入方式，并解释各自用途。 3. 给出使用示例，包括Compose和应用到数据集的例子。 4. 提醒安装和版本问题。 5. 结合引用内容，提到高级用法如torch.nn.Sequential的替代方案。 6. 生成相关问题，涵盖常见使用场景和潜在问题。</think>要正确导入$torchvision.transforms$模块，可以按照以下步骤操作： ### 一、标准导入方法 ```python import torchvision.transforms as transforms ``` 这是最常用的导入方式，后续可以通过$transforms.Compose$创建数据预处理管道： ```python transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) ``` ### 二、直接导入转换类 ```python from torchvision import transforms # 或者导入具体转换类 from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor ``` ### 三、实际应用示例 ```python import torchvision.datasets as datasets # 在数据集加载时应用转换 train_dataset = datasets.CIFAR10( root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), # 引用提到的水平翻转类[^4] transforms.ToTensor() ]) ) ``` ### 四、常见错误处理 若提示模块不存在，请确保已安装： ```bash pip install torchvision # 或使用conda conda install -c pytorch torchvision ``` 需要特别注意，当需要脚本化转换流程时，建议使用$torch.nn.Sequential$代替$Compose$（如引用[^1]所述），这能保证转换流程可以被正确序列化。
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