PyTorch 1.0 中文文档:torchvision.transforms

本文详细介绍了torchvision.transforms模块中的常用图像变换方法,包括如何使用Compose组合多个变换,以及如何利用CenterCrop进行中心裁剪。同时,文章还提到了functional模块提供的更精细变换,适用于构建复杂的图像处理流水线。

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译者:BXuan694

transforms包含了一些常用的图像变换,这些变换能够用Compose串联组合起来。另外,torchvision提供了torchvision.transforms.functional模块。functional可以提供了一些更加精细的变换,用于搭建复杂的变换流水线(例如分割任务)。

class torchvision.transforms.Compose(transforms)

用于把一系列变换组合到一起。

参数:

  • transforms(list或Transform对象)- 一系列需要进行组合的变换。

示例:

>>> transforms.Compose([
>>>     transforms.CenterCrop(10),
>>>     transforms.ToTensor(),
>>> ])

对PIL图片的变换

class torchvision.transforms.CenterCrop(size)

在中心处裁剪PIL图片。

参数:

  • size序列 int)– 需要裁剪出的形状。如果size是int,将会裁剪成正方形;如果是形如(h, w)的序列,将会裁剪成矩形。

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转载于:https://www.cnblogs.com/wizardforcel/p/10492701.html

<think>我们正在讨论torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip函数。根据引用[1]和引用[2]中的示例,RandomHorizontalFlip有一个参数p,它表示执行水平翻转的概率。 在引用[1]中:transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) 在引用[2]中:transforms.RandomHorizontalFlip() # 这里没有指定p,说明有默认值 因此,我们可以知道: 参数p(可选):默认为0.5,表示图像被水平翻转的概率。p应该是一个01之间的浮点数。 另外,根据官方文档(虽然引用中没有直接给出,但我们可以根据常见用法和引用中的示例推断): 该函数的作用是以概率p对图像进行水平翻转,以概率1-p保持原样。 因此,在回答中,我们将说明参数p的含义和默认值。 同时,根据用户要求,我们需要在回答中自然地添加引用标识。由于引用[1]和[2]都提到了RandomHorizontalFlip,我们可以引用它们。 注意:用户要求生成相关问题,因此我们在回答后需要生成相关问题。 回答结构: 1. 解释RandomHorizontalFlip函数的作用 2. 说明参数p的含义和默认值 3. 给出一个简单的代码示例(如果可能) 4. 生成相关问题 由于用户要求使用中文,所以整个回答用中文。</think>### torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip 参数说明 `RandomHorizontalFlip` 是 PyTorch 中用于数据增强的图像变换函数,它以指定概率对图像进行水平翻转(左右镜像)。该函数属于 `torchvision.transforms` 模块,常用于图像分类任务的训练过程中,通过增加数据多样性来提高模型泛化能力。 #### 核心参数说明: 1. **p**(浮点数): - 表示图像被水平翻转的概率 - **取值范围**:$0.0 \leq p \leq 1.0$ - **默认值**:$0.5$(即50%概率翻转) - 当 $p=0$ 时,图像从不翻转;当 $p=1$ 时,图像总是翻转 #### 使用示例: ```python import torchvision.transforms as transforms # 创建变换:50%概率水平翻转(默认) transform_default = transforms.RandomHorizontalFlip() # 自定义概率:80%概率水平翻转 transform_custom = transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.8) ``` #### 技术细节: - 操作对象:`PIL.Image` 或 `Tensor` 格式的图像 - 翻转原理:沿垂直轴(宽度方向)镜像像素,数学表示为: 若原图像素坐标为 $(x,y)$,翻转后坐标为 $(W-x-1,y)$,其中 $W$ 为图像宽度 - 典型应用场景: 在图像分类任务中增强数据集,尤其适用于左右对称无关的物体(如猫、狗、汽车等)[^1][^2] #### 注意事项: - 与 `RandomVerticalFlip` 的区别:后者实现垂直翻转(上下镜像) - 组合建议:常与其他变换(如旋转/裁剪)组合使用,参考示例: ```python transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.7), # 70%翻转概率 transforms.ToTensor() ]) ``` 此组合在图像分类模型训练中广泛使用[^2][^3] ---
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