PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时,还安装了torchvision,这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块: torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据 ...
Pytorch数据读取机制 DataLoader 与图像预处理模块 transforms .DataLoader torch.utils.data.DataLoader :构建可迭代的数据装载器, 训练的时候,每一个for循环,每一次iteration,就是从DataLoader中获取一个batch size大小的数据的。 Dataloader 参数: dataset: Dataset类,决定数据 ...
2021-07-20 20:41 0 143 推荐指数:
PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时,还安装了torchvision,这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块: torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据 ...
数据增强 transforms是pytorch中用于数据增强的模块,首先再简单描述下数据增强的概念: 数据增强又称为数据增广,数据扩增,它是对训练集进行变换,使训练集更丰富,从而让模型根据泛化能力 举个非常生动形象的例子,五年高考三年模拟相信大家都知道,其实这就是一个学习模型,其中的三年模拟 ...
参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-transform/ 1.pytorch torchvision transform 对PIL.Image进行变换: 2. class ...
在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步。不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的。Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录两个DEMO,便于加快以后的代码效率。 根据数据是否一次性读取完,将DEMO分为 ...
本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/transforms/ 这篇主要分为几个部分介绍 transforms: 裁剪 旋转和翻转 图像变换 transforms ...
本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程。学习时建议多读源码,通过源码中的注释可以快速弄清楚类或函数的作用以及输入输出类型。 Dataset 借用Dataset可以快速访问深度学习需要的数据,例如我们需要访问如下训练数据: 其中,train中存放的是训练数据集,ants和bees ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30934236 核心: ...
文章目录 张量化(ToTensor) 灰度化(Grayscale) 标准化(Normalize) 组合转换(Compose) 中心裁剪(CenterCrop) 边缘拓展( ...