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transforms常用函数简介
transforms的使用 简单介绍一个 transforms 的功能 transforms 主要用于对图片的变换。 下面是常用的函数 toTensor( ) from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms from PIL import Image """ 1. transforms 该如何使用 2.opencv读取图像实现python ToTensor
实现toTensor resize_img.convertTo(resize_img, CV_32F, 1.0 / 255); //divided by 255 resize_img -= 0.5f; // mean resize_img /= 0.5f; // std cv::Mat channels[3]; //借用来进行HWC->CHW cv::split(resize_img, channels);torchvision.transforms.ToTensor()，torchvision.trasnsforms.Normalize()
用PyTorch进行神经网络训练时，如果训练用的数据是图像数据，则需要在训练之前对图像进行预处理。以MNIST数据为例： train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, transform=torchvision.transforms.pytorch1.1.0-python3.6-CUDA9.0-ToTensor ToPILImage
参考： PIL.Image和np.ndarray图片与Tensor之间的转换 https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/78767326 Pytorch之深入torchvision.transforms.ToTensor与ToPILImage https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/81811466 PyTorch载入图片后ToTensor解读（含PyTorch载入图片后ToTensor解读
转：https://www.cnblogs.com/ocean1100/p/9494640.html PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时，先使用dataset类和dataloader类读入图片，在读入的时候需要做transform变换，其中transform一般都需要ToTensor()操作，将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为t