1.數據處理代碼utils.py: 1) 2) 后面發現torchvision.utils有一個make_grid()函數能夠直接實現將(batchsize,channels,height,width)格式的tensor圖像數據合並成一張圖。 同時其也有一個 ...
本文對transforms.py中的各個預處理方法進行介紹和總結。主要從官方文檔中總結而來,官方文檔只是將方法陳列,沒有歸納總結,順序很亂,這里總結一共有四大類,方便大家索引: 裁剪 Crop 中心裁剪:transforms.CenterCrop 隨機裁剪:transforms.RandomCrop 隨機長寬比裁剪:transforms.RandomResizedCrop 上下左右中心裁剪:tra ...
2020-03-02 14:06 0 3324 推薦指數:
1.數據處理代碼utils.py: 1) 2) 后面發現torchvision.utils有一個make_grid()函數能夠直接實現將(batchsize,channels,height,width)格式的tensor圖像數據合並成一張圖。 同時其也有一個 ...
常見的數據標准化方法有以下6種: 1、Min-Max標准化 Min-Max標准化是指對原始數據進行線性變換,將值映射到[0,1]之間 2、Z-Score標准化 Z-Score(也叫Standard Score,標准分數)標准化是指:基於原始數據的均值(mean)和標准差(standard ...
(一)離差標准化數據 離差表轉化是對原始數據的一種線性變換,結果是將原始的數據映射到[0,1]區間之間,轉換公式為: 其中 max 為樣本數據的最大值,min 為樣本數據的最小值,max-min 為極差。利差標准化保留了原始數據值之間的聯系,是消除量綱和數據取值范圍 ...
1 為何需要標准化 有的數據,不同維度的數量級差別較大,導致有的維度會主導整個分析過程。如下圖所示: 該圖的數據維度\(d=30\),樣本量\(n=40\),上面的圖是對原始數據做PCA后,第一個PC在各個維度上的權重的平行坐標圖,下面的圖則是對數據做標准化之后的情況。可以發現,在原始數據 ...
為:\n',x) print('method1:指定均值方差數據標准化(默認均值0 方差 1):') pr ...
說明: 通過sklearn庫進行數據集標准化,對訓練數據做預處理,對測試集做同樣的標准化。 1、通過函數scale() 函數介紹: 函數: sklearn.preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean ...
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StandardScaler----計算訓練集的平均值和標准差,以便測試數據集使用相同的變換 官方文檔: class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True ...