初识Pytorch使用transforms的代码
更新时间：2021年12月28日 14:17:52 作者：游客26024
tansforms功能类似于在计算机视觉流程里的图像预处理部分的数据增强，接下来通过代码介绍下Pytorch使用transforms的详细过程，感兴趣的朋友一起看看吧
首先，这次讲解的tansforms功能，通俗地讲，类似于在计算机视觉流程里的图像预处理部分的数据增强。
transforms的原理：
说明：图片（输入）通过工具得到结果（输出），这个工具，就是transforms模板工具,(tool=transforms.ToTensor()具体工具),使用工具result=tool(图片)
tansforms的调用与使用，由下图可得： 先创建一个transforms.Tensor()，使用from torchvision import transforms调包transforms去调init函数init去调用真正的transforms类，里面就有很多的方法（绿色五角星标注），例如：resize,ToTensor,CenterCrop（从这些方法可以看出，许多都是数据增强的方法）。
3. 接下来，上代码：
import os from torchvision import transforms from PIL import Image root_path = "D:\\data\\basic\\Image" label_path = "aligned" # 1.获取aligned第一张图的名字 img_dir = os.path.join(root_path, label_path) img_list = os.listdir(img_dir) img_path = img_list[0] # 2.获取aligned第一张图的路径 img = os.path.join(root_path, label_path, img_path) # 3.使用python自带的PIL获取图片 img = Image.open(img) # 4.将PIL利用transforms转换成ToTensor to_tensor = transforms.ToTensor() # 创建totensor () img = to_tensor(img) # 使用to_tensor直接将图片的PIL转化为tensor print(img) # transforms
代码结果：
到此这篇关于初识Pytorch使用transforms的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch使用transforms内容请搜索脚本之家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脚本之家！
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