pytorch中transform.Compose()用法详解
作者：githubcurry
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序,这篇文章主要介绍了pytorch中transform.Compose()用法,需要的朋友可以参考下
Pytorch简介
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。
torchvision.transforms.Compose(transforms) 是 PyTorch 中 torchvision 包提供的一个函数，用于将多个图像变换操作组成一个变换操作序列。它接受一个变换操作列表 transforms 作为输入，并返回组合后的变换操作。这个组合操作可以应用于数据增强，也可以应用于测试时对数据的预处理。下面是一个使用示例：
import torch
from torchvision import transforms
# 定义多个图像变换操作
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 应用组合变换操作
train_dataset = YourDataset(root='data', train=True, transform=transform_train)
test_dataset = YourDataset(root='data', train=False, transform=transform_test)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)在上面的示例中， Compose() 函数被用于定义多个图像变换操作的序列。 transform_train 和 transform_test 分别定义了两个不同的变换操作序列，分别应用于训练数据和测试数据。最后，通过实例化 YourDataset 类并传入相应的变换操作序列，得到了数据集对象。这些数据集对象可以被用于实例化 PyTorch 的 DataLoader 并进行数据加载。这样，在数据加载时就会自动应用相应的图像变换操作序列，从而实现了数据增强和预处理的效果。
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