torchvision.transforms常用的几个图像预处理方法transforms.Resize(size) ：会把图片的短边尺寸转换成size，整体长宽比不变transforms.CenterCrop(size) ： 在图片的中心抠出一张（size, size）的小图像，往往配合Resize使用transforms.RandomRotation((n,m)) ： 把图片旋转，旋转角度为n~
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2023-12-18 21:20:48
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# 使用 PyTorch Transform 直接加载图片
在深度学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。PyTorch 提供了 `torchvision.transforms` 库来方便我们对图像数据进行变换和处理，本文将教会你如何使用这些工具来直接加载图片。我们将逐步讲解整个流程，并附上代码示例。
## 整体流程
我们可以将整个过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-19 08:43:31
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## PyTorch中的图像大小转换
在深度学习中，处理图像数据是非常常见的任务之一。在这个过程中，有时候我们需要对图像进行大小转换，以适应模型的输入要求或者优化计算效率。在PyTorch中，我们可以使用transforms模块来实现图像大小的转换。
### transforms模块简介
PyTorch中的transforms模块提供了一系列可以应用于图像数据的转换操作。这些转换操作可以用来
原创
2024-06-16 04:57:38
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名称在开始之前，先明确一下Lab颜色空间（Lab color space）的名字： - Lab的全称是CIELAB，有时候也写成CIE L*a*b* - 这里的CIE代表International Commission on Illumination（国际照明委员会），它是一个关于光照、颜色等的国际权威组织。通道Lab是由一个亮度通道（channel）和两个颜色通道组成的。在Lab颜色空间中，
环境配置使用colab运行代码的对应环境pip install transformers==4.21.0 datasets evaluate
pip install transformers环境报错问题 调用transformers中的TrainingArguments报错：ImportError: Using the `Trainer` with `PyTorc
目录transformer整体结构Encoder：Decoder：Positional Encodings：Position-wise Feed-Forward networkmulti-headed attention（多头注意力机制）：Residuals（残差模块） Layer normalization的实现MaskPadding maskSequence maskencoder代
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2023-09-21 14:37:02
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PyTorch 的数据增强我们在安装PyTorch时，还安装了torchvision，这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块：
torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法
torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist、CIFAR-10、Image-Net 等
torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模
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2024-04-23 20:22:08
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一、基础知识1、计算机视觉工具包：torchvisiontorchvision.transforms : 常用的图像预处理方法torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现，MNIST，CIFAR-10，ImageNet等torchvision.model : 常用的模型预训练，AlexNet，VGG， ResNet，GoogLeNet等2、常用的图像预处理方法数据中
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2023-10-10 21:49:47
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【学习笔记】【Pytorch】三、常用的Transforms学习地址主要内容一、Transforms模块介绍二、transforms.ToTensor类的使用1.使用说明2.代码实现三、transforms.Normalize类的使用1.使用说明2.代码实现四、transforms.Resize类的使用1.使用说明2.代码实现五、transforms.Compose类的使用1.使用说明2.代码实
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2024-01-17 17:16:27
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一、函数运用1.torch.eye(n), n为维数生成n*n的对角矩阵2.torch.rand(n),n为数量产生n个从[0,1)内均匀分布的数值3.torch.sort(xxx) 给产生的张量进行排序该函数返回两个值，但我们只关心第一个，所以x_train, _ = torch.sort(torch.rand(n_train) * 5)4.torch.normal 正态分布生成一个均值为0，方
transformer 是最新的处理 序列到序列 问题的架构，单纯由 self-attention 组成，其优良的可并行性以及可观的表现提升，让它在NLP领域大受欢迎，并引入到cv领域。transformer vs CNN RNNcnn 利用的是卷积，与 transformer 比较的话，卷积可理解为 局部注意力；rnn 也是处理序列问题的，把 rnn 的循环结构换成 self-attention
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2024-07-01 05:59:06
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文章目录一、Transforms的使用二、Tensor数据类型三、常见的Transforms总结 一、Transforms的使用torchvision中的transforms主要是对图片进行一些变换。 tranforms对应 tranforms.py 文件，里面定义了很多类，输入一个图片对象，返回经过处理的图片对象。 transforms.py就像一个工具箱，里面定义的各种类就像各种工具，图片就
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2023-10-13 21:05:26
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作者：夜和大帝transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想要的预处理过程。pytorch 提供的 torchvision.transforms 模块是专门用来进行图像预处理的，本文按照处理方式的不同，分组介绍和试验这些预处理方法注意点transforms.Compose() 可以把多类转换操作结合起来可转换的图像包括 PIL I
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2024-03-12 20:11:08
217阅读
Pytorch已经提供了MNIST数据集，只要调用datasets.MNIST()下载即可，这里要注意的是标准化（Normalization）：transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))标准化（Normalization）和基于决策树的机器学习模型，如RF、xgboost等不同的是，神经网络特别钟爱经过标准化处理后的数据。标准化处理指的是，data减去它的
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2024-08-04 16:03:05
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在现代深度学习中，数据处理和预处理是影响模型性能的关键步骤。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了灵活的机制来创建自定义的transform，以便适应各种数据处理的需求。在这篇博文中，我将详细介绍如何创建和使用PyTorch自定义transform，帮助大家更深入地理解这一过程。
### 背景定位
自定义transform是数据加载和预处理中的一个重要环节。一般情况下，PyTorch
1. 先确定为什么要进行Normalzation？ 进行数据归一化，其实就是对数据进行无量纲化处理，使得不同维度(不同量纲)的数据具有可比性。比如人的身高体重，175cm和60kg，是不能直接比较或者相加的，单位的不同会导致计算结果的不同，尺度大(数值大)的特征会起决定性作用，而尺度小(数值小)的特征其作
# 在iOS应用中使用Transform实现图片移动
在iOS开发中，移动和变换图像是常见的需求。无论是为了实现某种动画效果，还是响应用户的触摸交互，掌握Transform的使用能够显著丰富用户体验。本文将介绍如何借助Transform实现图片的移动，并提供代码示例。
## Transform基础
在iOS中，`CGAffineTransform`类提供了用于图形上下文中执行的基本操作，包括
PyTorch框架学习七——自定义transforms方法一、自定义transforms注意要素二、自定义transforms步骤三、自定义transforms实例：椒盐噪声 虽然前面的笔记介绍了很多PyTorch给出的transforms方法，也非常有用，但是也有可能在具体的问题中需要开发者自定义transforms方法，这次笔记就介绍如何自定义transforms方法。ps：本次笔记中使用的
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2024-03-03 08:27:07
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文章目录1. 数据增强1.1. 中心化1.2. 标准化1.3. 缩放1.4. 裁剪1.5. 旋转1.6. 翻转1.7. 填充1.8. 亮度、对比度、饱和度和色相变换1.9. 空间几何变换1.10. 遮挡1.11 自定义lambda方法2. 选择操作2.1 RandomChoice2.2 RandomApply2.3 RandomOrder3. 自定义transforms方法 1. 数据增强1.1
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2023-07-27 21:52:02
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Dataset基类PyTorch 读取图片，主要是通过 Dataset 类，所以先简单了解一下 Dataset 类。Dataset 类作为所有的 datasets 的基类存在，所有的 datasets 都需要继承它。 看一下源码： 这里有一个getitem函数，getitem函数接收一个index，然后返回图片数据和标签，这个index通常是指一个list的index，这个list的每个元素就包含
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2024-03-06 00:00:16
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