常见的Transforms

最新推荐文章于 2025-08-05 17:20:40 发布
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三种常见的图片格式打开方式

如果需要PIL

from PIL import Image
Image.open()

如果需要Tensor

from  torchvision import transforms
transforms.ToTensor()

如果需要narrays

import cv2
cv2.imread()

PyTorch学习笔记（2）--常见的Transforms
weixin_43981621的博客
08-11 1349
PyTorch学习笔记（2）–常见的Transforms     本博文是PyTorch的学习笔记，第2次内容记录，主要记录了常见Transforms的使用方法。 目录PyTorch学习笔记（2）--常见的Transforms1.Python中的类1.1Python中怎样定义类1.2Python类中常用的内置函数2.PyTorch中常用Transforms2.1ToTensor和Normalize的使用2.2Resize的使用2.3Compose的使用2.4RandomCrop的使用3.学习小结 1.Pyt
《昇思25天学习打卡营第4天 - mindspore Transforms 数据变换常见用法》
06-30
使用 mindspore 的常见的数据变换 Transforms 的使用方法
常见Transforms
m0_69126768的博客
07-23 170
compose（）用法，compose（）中的参数需要是一个列表，python中，列表的表示形式为[数据1，数据2，数据3，...]，在compose中，数据需要是transforms类型，所以得到，compose（[transforms参数1，transforms参数2，...]）经过我们的Normalize归一化，我们的图片出现的不同的颜色。我们在看看RandomCrop,随机裁剪。
常见的transforms
weixin_62655710的博客
10-07 213
python 中__call__的用法。
常见Transforms部分解析
m0_52071179的博客
03-25 1973
tensorboard不出图的问题（已解决）
pytorch——常见的Transforms
m0_51311105的博客
01-23 1087
transforms相当于一个工具箱，里面的类(class)totensor、resize等相当于工具。图片经过工具的处理，就会得到我们想要的结果。 首先我们查看transforms的源代码中的totensor函数： class ToTensor: """Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. This transform does not support torchscript. def __call__(sel
【Pytorch入门】常见Transforms/ __call__方法
Peter's Blog
03-04 569
call方法，可以为对象提供函数式的行为，使其更加灵活和可调用。这对于某些特定的应用场景非常有用，例如创建可调用的类实例，实现函数重载，或者在特定条件下触发对象的行为等。方法是一个特殊方法，用于使对象可以像函数一样被调用。方法可以让对象具备函数的行为，使其可以像函数一样被调用。方法时，可以直接使用括号运算符将对象作为函数调用。方法中定义对象被调用时的行为，例如输出"对象可以像函数一样被调用。在你提供的代码中，通过在。
PyTorch深度学习笔记（九）常见Transforms的使用
浅汐入梦的博客
02-16 677
课程学习笔记
10.常见的Transforms（一）
shencanggang的博客
06-11 1369
我们以图像举例子，不同的图片之间数据分布差异是很大的，有些图片的像素值普遍偏大，而有些图片的像素值偏小。③编写代码，使用Python自带的图片打开方式，然后运行UsefulTransforms，控制台可以看到该图片是PIL格式，大小是889x500，接下来介绍Transforms。使用归一化的目的是将输入数据进行标准化，使输入的数据具有相似的分布。所以在将不同的图片送给神经网络进行推理之前，我们也需要对不同的图片中数据分布进行归一化，以纠正不同图片样本之间的数据偏差，从而使得模型更好地完成推理。
Pytorch中常见的transforms用法
Modaa_的博客
05-15 2307
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。
transforms.zip
08-09
`ToTensor`将图像从PIL格式转换为张量格式，并将像素值从0-255范围转换到0-1范围，`Normalize`进一步将张量归一化到均值0.5和标准差0.5的标准正态分布，这对于许多深度学习模型来说是常见的预处理步骤。 在训练神经...
RAGFlow Agent 知识检索节点源码解析：从粗排到精排的完整流程
澄南澄北的博客
08-01 935
文本检索：基于关键词匹配，擅长精确匹配和术语查找向量检索：基于语义相似度，擅长理解查询意图和同义词匹配Embedding 检索方法通过分别编码 Query 和 Chunk 得到向量，并用余弦相似度评估相关性。优点是可以提前计算Chunk的向量并存储，检索效率高、可大规模向量召回，适合在粗排阶段使用。但这种独立编码方式无法建模两者之间的语义交互。而 Rerank 模型会将 Query 和 Chunk 作为一个成对的输入，同时送入模型进行处理。
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 737
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
numpy广播
2402_89746772的博客
08-01 462
展平数组并返回拷贝（修改不影响原数组）。展平数组并返回视图（修改会影响原数组）。将数组广播到指定形状（返回只读视图）。数组元素迭代器，用于遍历所有元素。不改变数据，仅修改数组形状。对换数组维度（矩阵转置）。删除数组中的一维条目。滚动指定轴到新位置。
ORACLE复杂查询
ZZH1120KQ的博客
08-04 1299
在Oracle数据库中，逻辑判断和条件判断是两个密切相关但又不完全相同的概念。逻辑判断主要关注的是根据逻辑运算符（如AND、OR、NOT）对条件表达式的结果进行逻辑运算，从而得出最终的布尔值（true或false）。条件判断则更侧重于根据给定的条件或表达式来判断某个操作是否应该执行，或者应该执行哪个分支的操作。
【笔记】ROS1｜5 ARP攻击Turtlebot3汉堡Burger并解析移动报文【旧文转载】
shandianchengzi的博客
08-04 865
本文介绍了如何使用ARP攻击技术干扰Turtlebot3汉堡机器人的ROS通信。作者首先讲解了ARP协议的基本原理和攻击依据，然后通过实验演示了如何利用arpspoof工具实施ARP欺骗攻击，包括干扰普通主机上网和小车与控制机的通信。文章提供了详细的实验步骤和思考题，并建议读者在虚拟机环境下进行实践。实验结果显示，通过持续发送虚假ARP响应包可以成功劫持网络通信，开启IP转发后虽能恢复但会降低网速。最后作者还演示了如何解析被攻击机器人的移动控制报文。
JumpServer 堡垒机全流程搭建指南及常见问题解决方案
最新发布
2401_83649605的博客
08-05 892
文章详细介绍了JumpServer的技术架构和部署流程，包括基础环境配置、数据库安装等步骤。JumpServer采用分布式架构，支持多机房部署，无资产数量和并发限制，是企业IT安全运维的理想选择。
YAML文件
2301_80251684的博客
08-04 200
YAML是一种数据序列化格式，常用于配置文件、数据交换和存储。其设计目标是简洁易读，同时支持复杂数据结构。
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