transforms主要对图片进行一些变换

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_学习

transform该如何使用（python）

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_数据类型_02


Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_缩放_03


从transform中选择一个class，进行创建

依据创建的工具看需要什么（如img）

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_python_04

为什么需要tensor的数据类型

tensor数据类型：包装了神经网络所需要的理论基础参数

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_数据类型_05


tensorboard --logdir=logs最好把前面用过的那个logs文件夹删掉，冲洗单开终端，或者加上step(不然还可能显示上次的图片

logdir路径可以用绝对路径

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_python_06


add_image()：

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_数据类型_07


上个笔记里用的是这个函数的numpy.array类型的参数

这里用的是torch.Tensor类型的参数，可以看出简便了不少

常见的Transforms

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_数据类型_08

self参数

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_学习_09

1. ToTensor

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_学习_10


Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_学习_11

2. Normalize

均值，标准差，通道

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_python_12


Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_python_13


新版的变成output了

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_缩放_14


但好像还是上面那样计算：

Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_数据类型_15


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3.Resize

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transforms.Resize(x) 将图片短边缩放至x，长宽比保持不变可看到图片尺寸改变：

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Transformer pytorch 文本处理 pytorch transformers_缩放_19


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4. Compose

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Resize（size）

等比例缩放，将图片短边缩放至size，长宽比保持不变，i.e，如果高度>宽度，则图像将被重新缩放为（size*高度/宽度，size）

Compose相当于是一个方法的顺序组合，列表里面放的都是方法，【前一个的【输出】会当成【后一个】的【输入】进行，可以说是一种减少代码的方式

（现在版本用法有更新，还没在这上面写）

RandomCrop

随机裁剪

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为什么高、宽比例不是我设置的这样呢，看起来还是个正方形……

在参数里面加上中括号就行了，变成sequence格式

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