Pytorch实战之数据加载和处理详解

2023-06-06 15:39:07 作者：吃肉的小馒头

Pytorch提供了许多工具来简化和希望数据加载，使代码更具可读性，本文将通过一些简单示例为大家具体讲讲，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

Pytorch提供了许多工具来简化和希望数据加载，使代码更具可读性。这里将专门讲述transforms数据预处理方法，即数据增强。

数据增强又称为数据增广、数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。

# 在进行下面代码学习前需要安装torchvision==0.8.2
!pip install torchvision==0.8.2 --user

from PIL import Image
from torchvision import transforms as T
import torch as t
to_tensor = T.ToTensor()
to_pil = T.ToPILImage()
cat = Image.open('./cat.jpeg')

transforms——Crop

# torchvision.transforms.CenterCrop
transforms = T.Compose([T.Resize(224),T.CenterCrop(224),T.ToTensor()])  # Resize：缩放
cat_t = transforms(cat)  # 传入transforms中的数据是PIL数据，lena_t为tensor
cat_t.shape  # 3*224*224 ; 当T.CenterCrop()的参数大于T.Resize()的参数时，周围用0填充
to_pil(cat_t)

# torchvision.transforms.RandomCrop
transforms = T.Compose([T.Resize(224),T.RandomCrop(224, padding=(16, 64)),T.ToTensor()])  # Resize：缩放
cat_t = transforms(cat)  # 传入transforms中的数据是PIL数据，lena_t为tensor
cat_t.shape  # 3*224*224 ; 当T.CenterCrop()的参数大于T.Resize()的参数时，周围用0填充
to_pil(cat_t)

transforms——Flip

# torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip
transforms = T.Compose([T.Resize(224),T.RandomHorizontalFlip(p=0.5),T.ToTensor()])  # Resize：缩放
cat_t = transforms(cat)  # 传入transforms中的数据是PIL数据，lena_t为tensor
cat_t.shape  # 3*224*224 ; 当T.CenterCrop()的参数大于T.Resize()的参数时，周围用0填充
to_pil(cat_t)

# torchvision.transforms.RandomRotation
transforms = T.Compose([T.Resize(224),T.RandomRotation(30, center=(0, 0), expand=True),T.ToTensor()])  # Resize：缩放
cat_t = transforms(cat)  # 传入transforms中的数据是PIL数据，lena_t为tensor
cat_t.shape  # 3*224*224 ; 当T.CenterCrop()的参数大于T.Resize()的参数时，周围用0填充
to_pil(cat_t)

图像变换

transforms的操作

自定义transforms

自定义transforms要素：

1.仅接收一个参数，返回一个参数

2.注意上下游的输出与输入

class Compose(object):
    def __call__(self, img):
        for t in transforms:
            img = t(img)
        return img

通过类实现多参数传入：

class YourTransforms(object):
    def __init__(self, transforms):
        self.transforms = transforms
    def __call__(self, img):
        for t in self.transforms:
            img = t(img)
        return img

椒盐噪声又称为脉冲噪声，是一种随机出现的白点或者黑点，白点称为盐噪声，黑色为椒噪声。

信噪比（Signal-Noise Rate，SNR）是衡量噪声的比例，图像中为图像像素的占比。

class AddPepperNoise(object):
    def __init__(self, snr, p):
        self.snr = snr
        self.p = p
    def __call__(self, img):
        # 添加椒盐噪声具体实现过程
        img = None
        return img

transforms方法

到此这篇关于Pytorch实战之数据加载和处理详解的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch数据加载内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！