您现在的位置是：网站首页> 编程资料编程资料

pytorch 中transforms的使用详解_python_

2023-05-26 308人已围观

简介 pytorch 中transforms的使用详解_python_

transforms

按住Ctrl查看transforms的源码可以知道，transforms就是一个python文件，里面定义了很多类，每一个类都是一个工具
在结构那里，可以看到有很多的类

ToTensor

Convert a PIL Image or numpy.ndarray to tensor. This transform does not support torchscript

通过ToTensor来学习transforms如何使用以及为什么使用tensor数据类型

transforms使用

transforms里面每一个类都可以看成是一个模具，我们可以用里面的模具做出一个具体的工具，如何用这个具体的工具来实现具体的功能

比如ToTensor的使用:

from torchvision import transforms from PIL import Image img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg" img = Image.open(img_path) tensor_trans = transforms.ToTensor()#模具（也就是这个类的对象） tensor_img = tensor_trans(img)#实现ToTensor的功能，将一个input（PIL Image）转化成tensor print(tensor_img)

为什么需要tensor数据类型呢？

在使用tensorboard里面常用的add_image时，里面的第二个参数是图片的数据类型，这个数据类型，可以是torch.Tensor, numpy.array, or string/blobname，上一篇博客用的是numpy.array，这里，其实可以直接得到tensor类型后直接用

from torchvision import transforms from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from PIL import Image img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg" img = Image.open(img_path) tensor_trans = transforms.ToTensor() tensor_img = tensor_trans(img) writer = SummaryWriter("logs") writer.add_image("Tensor_image", tensor_img) writer.close()

常见的transforms

内置方法call()

可以发现基本上transforms里面的每一个类都有一个内置方法__call__()，这个方法和普通的方法的区别其实就是，普通方法一般是类的对象通过.的方式调用，但是call函数不需要，可以直接用对象加括号的形式调用

一个Person类，内置方法__call__和hello都有一个参数name，然后两个方法都输出name，一个通过person(“”)形式调用，一个通过person.hello(“”)调用

Normalize

Normalize a tensor image with mean and standard deviation.

这个方法进行归一化的时候，传入的参数是有两个列表一个是均值，一个是标准差，每个列表的n表示维度，是根据输入的channel数量决定的，比如我们的图片是rgb那n=3，它能将每个信道的输入进行归一化

根据公式可以知道计算的结果其实就是

代码示例：

from PIL import Image from torchvision import transforms img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg" img = Image.open(img_path) trans_totensor = transforms.ToTensor() img_tensor = trans_totensor(img) print(img_tensor[0][0][0]) trans_norm = transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]) img_norm = trans_norm(img_tensor) print(img_norm[0][0][0]) writer = SummaryWriter("logs") writer.add_image("Normalize", img_norm) writer.close()

输出：

tensor(0.3137)
tensor(-0.3725)

Resize

Resize the input image to the given size

参数：
可以给一个（H,W）这样的参数，改变图片的大小，也可以指定一个int，改变长和宽的比例

代码示例

print(img.size) trans_resize = transforms.Resize((512, 512)) img_resize = trans_resize(img)# 参数和返回值都是 img PIL print(img_resize)

输出结果：

变成了正方形

Compose

Composes several transforms together. This transform does not support torchscript.

可以将第一种类型转化为第二种，参数一的类型做输入，参数二的类型做输出，输入一定要对应，不然就会报错

代码示例

trans_totensor = transforms.ToTensor() trans_resize_2 = transforms.Resize(512) # PIL -> tensor trans_compose = transforms.Compose([trans_resize_2, trans_totensor]) img_resize_2 = trans_compose(img) writer.add_image("Resize", img_resize_2, 1)