transforms.Compose
將一系列的transforms操作連結起來。
torchvision.transforms.Compose([ ts,ts,ts... ])
ts為transforms操作i.e.
transforms.Compose([
transforms.CenterCrop(10),
transforms.ToTensor(), ])
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)
將輸入PIL影象的大小調整為給定大小。
transforms.Normalize
torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
用平均值和標準偏差歸一化張量影象。給定mean:(M1,…,Mn)和std:(S1,…,Sn)對於n通道,此變換將標準化輸入的每個通道,torch.*Tensor即 input[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
i.e.
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
把輸入資料的值從0-1變換到(-1,1).具體地說,對每個通道而言,Normalize執行以下操作:
image = (image - mean) / std
其中mean和std分別通過(0.5,0.5,0.5)和(0.5,0.5,0.5)進行指定。原來的0-1最小值0則變成(0-0.5)/0.5=-1,而最大值1則變成(1-0.5)/0.5=1.
transforms.ToTensor
torchvision.transforms.ToTensor
將PIL Image或者 ndarray 轉換為tensor,並且歸一化至[0-1] ;
注意事項: 歸一化至[0-1]是直接除以255,若自己的ndarray資料尺度有變化,則需要自行修改。