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[技术交流] PyTorch

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发表于 2021-3-21 17:32:18 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 风不会停息 于 2021-3-21 17:37 编辑

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: 常用的图片变换,例如裁剪、旋转等;
4.torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。

torchvision.transforms.Compose()类:
  1. transforms.Compose([
  2.      transforms.CenterCrop(10),
  3.      transforms.ToTensor(),])
复制代码
可以看出Compose里面的参数实际上就是个列表,而这个列表里面的元素就是你想要执行的transform操作

事实上,Compose()类会将transforms列表里面的transform操作进行遍历。实现的代码很简单:
  1. def __call__(self, img):
  2.    for t in self.transforms:       
  3.        img = t(img)
  4.    return img
复制代码






transforms的二十二个方法: https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/85107009

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