pytorch torchvision.transforms.*and pytorch torchvision.transforms.Compose()

最新推荐文章于 2025-06-09 10:41:33 发布
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博客围绕Pytorch中torchvision.transforms的相关内容展开，可能涉及图像变换操作及Compose组合方法，这些技术在深度学习图像数据处理中十分关键，能帮助开发者更高效地处理和准备图像数据。
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谁特么说torch好学的，这几把玩意搞这么复杂干啥？？？ 就是个图像的读取，搞几把这么复杂，不管咋变化咋组合还是一样的，非要装逼，搞几个对象，再套个对象，这样除了屏蔽小白，让人家望而却步还能干啥？真是垃圾。 老子从不怕这玩意，来吧 cropping = torchvision.transforms.Compose([ GroupScale(256),# ...
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transforms.Compose()函数
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04-22 745
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包含了常用的图像变换操作，主要用于数据增强和预处理任务。它支持对图像数据进行多种形式的转换，如调整大小、裁剪、归一化、旋转等。是 PyTorch 提供的一个。
pytorch中的torchvision.transforms的用法
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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 ...
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Compose会先对图像进行随机裁剪操作(transforms.RandomCrop()），再做将图像转换成Tensor类型的操作(transforms.ToTensor())。transforms.Compose()类用来串联多个图片变换操作，对图像进行各种转换操作，使用Compose将这些转换操作组合起来。Compose()类里面的参数是列表，列表的每一个元素是要对图像执行的transform操作，执行时，会按照列表元素进行遍历并且执行。
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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
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transforms.ToTensor(), # 步骤4: 将图像转为Tensor格式（通道优先）transforms.RandomHorizontalFlip(), # 步骤3: 随机水平翻转（数据增强）transforms.Lambda(lambda x: x.rotate(90)), # 自定义旋转。将多个独立的图像预处理/增强步骤（如缩放、裁剪、归一化等）按顺序组合成一个整体变换流程。中列出的顺序依次执行每个变换（例如：先调整大小 → 再裁剪 → 最后归一化）。
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