torchvision中transforms.Compose学习理解

最新推荐文章于 2025-06-17 15:45:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-17 15:45:05 发布 · 3.4k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#深度学习

本文详细介绍torchvision.transforms模块的功能，包括如何使用该模块进行图像的预处理操作，如随机切割、旋转及数据类型转换等，并展示如何组合多个变换进行连续操作。

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

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([
     transforms.CenterCrop(10),
     transforms.ToTensor(),
 ])
【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。
[pytorch]-torchvision.transforms.Compose()介绍及相关代码实例理解数据变换
kuxingseng123的博客
01-01 1305
会自己理解Compose()操作进行变换. 谩骂的理解Compose()函数的变换.会自己进行调用都行啦的理由与打算.
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 8395
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
transforms.Compose
最新发布
m0_69648014的博客
06-17 508
是PyTorch中模块提供的一个类，用于将多个图像变换操作组合成一个可调用的序列。它简化了数据预处理流程的构建，特别是在计算机视觉任务中。用户可以通过编写可调用的函数或类来自定义变换，并将其加入Compose# 自定义操作])
Pytorch：torchvision.transforms.Compose
weixin_42046845的博客
03-28 1199
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。
【深度学习】torchvision.transforms.Compose()
qq_60245590的博客
09-29 500
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。
torchvision 笔记：transforms.Compose()
qq_40206371的博客
10-03 1313
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.
新手Pytorch入门笔记-transforms.Compose()
weixin_46028606的博客
04-25 7255
新手Pytorch入门笔记-transforms.Compose()
pytorch中transforms和Compose理解
Alex抱着爆米花的博客
11-29 2886
概述 torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换（裁剪、旋转等） Compose就是定义对图片的多个变换的操作，从上往下依次执行。 操作 阅读源码下面这么多操作，这里就不写了，官网和其他博客有写具体用法和含义，按需求找就好了。 __all__ = ["Compose", "ToTensor", "PILToTensor", "ConvertImageDtype", "ToPILImage", "Normalize", "Resize", "Scale",
torchvision.transforms
weixin_36670529的博客
08-07 1443
目录 Compose ToTensor ToPILImage Normalize Resize CenterCrop RandomCrop RandomHorizontalFlip RandomVerticalFlip RandomResizedCrop FiveCrop TenCrop LinearTransformation ColorJitter Random...
torchvision库学习之transforms.Compose(模块)
qq_46396470的博客
09-04 496
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中的transforms模块实例详解
12-23
pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数，这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的，下面我们讲解几种最常用的函数，详细的内容还请参考pytorch官方文档（放在文末）。 data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
torchvision中transforms.Compose()的使用
AI_dataloads的博客
10-09 746
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】torchvision.transforms.Compose
sazass的博客
05-11 2300
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
torchvision构成、torchvision.transforms.Compose()、optimizer.param_groups、view()与reshape()、升降维、summary()
gqrblnp的博客
07-08 316
7.7-7.8学习总结
torchvision.transforms.Compose之二
NLP与推荐算法
12-19 899
鉴于上一篇反响不错，寡人决定将其中的transform都拿出来搞搞，依旧以我哥为例说明， 【哈喽，各位小粉丝好，我是你们深爱的小明哥GBM，Great Boss Man，一个当大老板的男人，哈哈】 够了，Compose中套Compose，这个东西还能玩一年啊？？？？！！ 1-我不知道这个堆叠是怎么产生的，因为是顺序执行transform，所以只有一个img【Image 对象 】 >...
transforms及Compose
Fighting Hua
04-22 947
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、...
torchvision.transforms.ToTensor()与torchvision.transforms.Compose()
qq_43640679的博客
08-30 808
torchvision.transforms.ToTensor()与torchvision.transforms.Compose()
import torch import torchvision import models from PIL import Image import numpy as np def pil_loader(path): with open(path, 'rb') as f: img = Image.open(f) return img.convert('RGB') im_path = './data/D_01.jpg' model_hyper = models.HyperNet(16, 112, 224, 112, 56, 28, 14, 7).cuda() model_hyper.train(False) # load our pre-trained model on the koniq-10k dataset model_hyper.load_state_dict((torch.load('./pretrained/koniq_pretrained.pkl'))) transforms = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Resize((512, 384)), torchvision.transforms.RandomCrop(size=224), torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225))]) # random crop 10 patches and calculate mean quality score pred_scores = [] for i in range(10): img = pil_loader(im_path) img = transforms(img) img = torch.tensor(img.cuda()).unsqueeze(0) paras = model_hyper(img) # 'paras' contains the network weights conveyed to target network # Building target network model_target = models.TargetNet(paras).cuda() for param in model_target.parameters(): param.requires_grad = False # Quality prediction pred = model_target(paras['target_in_vec']) # 'paras['target_in_vec']' is the input to target net pred_scores.append(float(pred.item())) score = np.mean(pred_scores) # quality score ranges from 0-100, a higher score indicates a better quality print('Predicted quality score: %.2f' % score) 解释论文
06-09
<think>嗯，用户这次的问题是要我解释一段使用PyTorch实现的代码功能及其与相关论文的联系。从引用内容来看，用户应该是要了解注意力机制在神经网络中的应用。不过用户并没有提供具体的代码内容，而是引用了两个外部资料。注意到引用的内容很有特点：引用[1]提到Cora数据集和论文分类，引用[2]则详细描述了注意力机制在PyTorch中的实现原理。这说明用户想要理解一个涉及图神经网络(GNN)或序列到序列(Seq2Seq)模型的代码实现。考虑到Cora数据集常用于GNN研究，但用户特别提到了Attention机制和PyTorch实现，重点很可能是序列模型中的注意力机制。用户特别强调要"解释代码功能及其与论文的联系"，所以我需要准备一个通用的注意力层实现解析作为示例模板。这样当用户提供具体代码时就能快速对应分析。最佳示例应该是Transformer论文中的scaleddot-productattention，因为这是最基础也最广泛应用的注意力形式。注意到引用[2]中描述的是典型的Seq2Seq模型中的注意力机制，包括加权上下文向量的计算过程。可以确定用户需要的是对Attention机制代码的解析而非完整的模型架构。我应该重点解释三个核心计算步骤：Q/K/V映射、注意力权重计算和上下文聚合。特别要注意的是用户提到"解释其与论文的关系"，因此必须明确引用对应的原始论文。对于注意力机制，Vaswani2017的Transformer论文是最权威的引用来源。在解释中我会强调代码每个片段与论文中公式的对应关系，比如softmax归一化对应论文中的注意力分布计算。考虑到用户可能是刚接触Attention的新手，除了核心代码外还需补充必要的背景说明：解释注意力层在整体模型中的位置(通常在编码器-解码器之间)，以及最终的加权和操作如何实现信息聚焦。</think> 好的，理解了！您需要解释一段使用 PyTorch 实现 Attention 机制的代码的功能，并将其与相关的核心论文联系起来。**由于您没有提供具体的代码片段，我将基于您引用[2]中描述的典型 Attention 机制和 PyTorch 实现模式，创建一个通用的代码示例，并进行解释。** 这有助于您理解其原理并对应到实际代码和论文。 --- **典型代码示例：注意力机制在序列到序列模型中的PyTorch实现** ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Attention(nn.Module): def __init__(self, enc_hid_dim, dec_hid_dim): super().__init__() # 计算注意力得分的线性变换层 (将编码器状态和解码器状态映射到相同维度) self.attn = nn.Linear((enc_hid_dim * 2) + dec_hid_dim, dec_hid_dim) # 将计算得到的分数向量(维度为dec_hid_dim)映射为一个标量分数 self.v = nn.Linear(dec_hid_dim, 1, bias=False) def forward(self, hidden, encoder_outputs): # hidden: (batch_size, dec_hid_dim) - 当前解码器隐藏状态 # encoder_outputs: (src_len, batch_size, enc_hid_dim * 2) - 编码器输出的所有状态序列 # 重复解码器状态 src_len 次，使其与每个编码器状态对齐 src_len = encoder_outputs.shape[0] hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, src_len, 1) # (batch_size, src_len, dec_hid_dim) # 调整编码器输出维度以便与解码器状态拼接 encoder_outputs = encoder_outputs.permute(1, 0, 2) # (batch_size, src_len, enc_hid_dim*2) # 拼接解码器状态和编码器状态 [公式对应点 1] energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((hidden, encoder_outputs), dim=2))) # energy: (batch_size, src_len, dec_hid_dim) # 将拼接后的信息映射为注意力分数 (一个标量) [公式对应点 2] attention = self.v(energy).squeeze(2) # (batch_size, src_len) # 对注意力分数进行归一化 (使用softmax) [公式对应点 3] attention_weights = F.softmax(attention, dim=1) # (batch_size, src_len) # 使用归一化的注意力权重计算编码器输出的加权和 (上下文向量) [公式对应点 4] context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(1), encoder_outputs) # (batch_size, 1, enc_hid_dim*2) -> (1, batch_size, enc_hid_dim*2) 或 (batch_size, enc_hid_dim*2) 需squeeze(1) return context_vector, attention_weights ``` **(说明：这是一个通用的“加性注意力”或“Bahdanau注意力”类型的实现示例，常用于Seq2Seq模型如机器翻译)** --- **代码功能解释：** 这段代码定义了一个 Attention 模块 (`Attention`)。它的核心功能是计算一个 **“上下文向量”** (`context_vector`) 和相应的 **“注意力权重”** (`attention_weights`)，这基于输入序列 (`encoder_outputs`) 和当前模型的内部状态 (`hidden`)。 1. **输入：** *
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值