PyTorch生态简介

PyTorch的强大并不仅局限于自身的易用性，更在于开源社区围绕PyTorch所产生的一系列工具包（一般是Python package）和程序，这些优秀的工具包极大地方便了PyTorch在特定领域的使用。比如对于计算机视觉，有TorchVision、TorchVideo等用于图片和视频处理；对于自然语言处理，有torchtext；对于图卷积网络，有PyTorch Geometric ······。这里只是举例，每个领域还有很多优秀的工具包供社区使用。这些工具包共同构成了PyTorch的生态（EcoSystem）。

PyTorch生态很大程度助力了PyTorch的推广与成功。在特定领域使用PyTorch生态中的工具包，能够极大地降低入门门槛，方便复现已有的工作。比如我们在讨论模型修改时候就用到了torchvision中预定义的resnet结构，而不需要自己重新编写。同时，PyTorch生态有助于社区力量的加入，共同为社区提供更有价值的内容和程序，这也是开源理念所坚持的价值。

transforms实战

from PIL import Image
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 加载原始图片
img = Image.open("./lenna.jpg") 
print(img.size)
plt.imshow(img)

(316, 316)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bbb7b4f0>

 

 transforms.CenterCrop(size)

# 对给定图片进行沿中心切割
# 对图片沿中心放大切割，超出图片大小的部分填0
img_centercrop1 = transforms.CenterCrop((500,500))(img)
print(img_centercrop1.size)
# 对图片沿中心缩小切割，超出期望大小的部分剔除
img_centercrop2 = transforms.CenterCrop((224,224))(img)
print(img_centercrop2.size)
plt.subplot(1,3,1),plt.imshow(img),plt.title("Original")
plt.subplot(1,3,2),plt.imshow(img_centercrop1),plt.title("500 * 500")
plt.subplot(1,3,3),plt.imshow(img_centercrop2),plt.title("224 * 224")
plt.show()

(500, 500)
(224, 224)

 

 

 transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)

# 对图片的亮度，对比度，饱和度，色调进行改变
img_CJ = transforms.ColorJitter(brightness=1,contrast=0.5,saturation=0.5,hue=0.5)(img)
print(img_CJ.size)
plt.imshow(img_CJ)

(316, 316)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bbcb6400>

 

 transforms.Grayscale(num_output_channels)

img_grey_c3 = transforms.Grayscale(num_output_channels=3)(img)
img_grey_c1 = transforms.Grayscale(num_output_channels=1)(img)
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img_grey_c3),plt.title("channels=3")
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(img_grey_c1),plt.title("channels=1")
plt.show()

 

 transforms.Resize

# 等比缩放
img_resize = transforms.Resize(224)(img)
print(img_resize.size)
plt.imshow(img_resize)

(224, 224)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bbdb0580>

 

 transforms.Scale

# 等比缩放 不推荐使用此转换以支持调整大小
img_scale = transforms.Scale(224)(img)
print(img_scale.size)
plt.imshow(img_scale)

(224, 224)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bbe06df0>

transforms.RandomCrop

# 随机裁剪成指定大小
# 设立随机种子
import torch
torch.manual_seed(31)
# 随机裁剪
img_randowm_crop1 = transforms.RandomCrop(224)(img)
img_randowm_crop2 = transforms.RandomCrop(224)(img)
print(img_randowm_crop1.size)
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img_randowm_crop1)
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(img_randowm_crop2)
plt.show()

(224, 224)

 

 

 transforms.RandomHorizontalFlip

# 随机左右旋转
# 设立随机种子，可能不旋转
import torch
torch.manual_seed(31)

img_random_H = transforms.RandomHorizontalFlip()(img)
print(img_random_H.size)
plt.imshow(img_random_H)

(316, 316)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bbf138b0>

 

 transforms.RandomVerticalFlip

# 随机垂直方向旋转
img_random_V = transforms.RandomVerticalFlip()(img)
print(img_random_V.size)
plt.imshow(img_random_V)

(316, 316)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bbf67af0>

 

 transforms.RandomResizedCrop

# 随机裁剪成指定大小
img_random_resizecrop = transforms.RandomResizedCrop(224,scale=(0.5,0.5))(img)
print(img_random_resizecrop.size)
plt.imshow(img_random_resizecrop)

(224, 224)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bcf976a0>

 

 对图片进行组合变化 tranforms.Compose()

# 对一张图片的操作可能是多种的，我们使用transforms.Compose()将他们组装起来
transformer = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.transforms.RandomResizedCrop((224), scale = (0.5,1.0)),
    transforms.RandomVerticalFlip(),
])
img_transform = transformer(img)
plt.imshow(img_transform)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x157bcff0fa0>

 

 

 

 

 

 

 

标签：plt,img,简介,imshow,PyTorch,transforms,224,生态,size
来源： https://www.cnblogs.com/liyiyu/p/16516037.html