pytorch中transform.Compose()用法详解

Pytorch简介

PyTorch是一个开源的python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。

torchvision.transforms.Compose(transforms) 是 PyTorch 中 torchvision 包提供的一个函数，用于将多个图像变换操作组成一个变换操作序列。它接受一个变换操作列表 transforms 作为输入，并返回组合后的变换操作。这个组合操作可以应用于数据增强，也可以应用于测试时对数据的预处理。下面是一个使用示例：

import torch
from torchvision import transforms
# 定义多个图像变换操作
transforsmCVWvpzFfm_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0编程客栈.224, 0.225])
])
transform_test = 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])
])
# 应用组合变换操作
train_dataset = YourDataset(root='data', train=True, transform=transform_train)
test_dataset = YourDataset(root='data', train=False, transform=transform_test)
train_loader = androidtorch.utils.data.DataLoader(train_dataset, BATch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

在上面的示例中， Compose() 函数被用于定义多个图像变换操作的序列。 transform_train 和 transform_test 分别定义了两个不同的变换操作序列，分别应用于训练数据和测试数据。最后，通过实例化 YosmCVWvpzFfurDataset 类并传入相应的变换操作序列，得到了数据集对象。这些数据集对象可以被用于实例化 PyTorch 的 DataLoader 并进行数据加载。这样，在数据加载时就会自动编程客栈应用相应的图像变换操作序列，从而实现了数据增强和预处理的效果。

到此这篇关于pytorch中transform.Compose()用法详解的文章就介绍到这了,更多相关pytorch transform.Compose()用法内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！