特征缩放, 在这种情况下,我们不仅仅考虑是一个值的数据集,我们考虑的是具有多个特征和相关的值的样本或元素的数据集. 假如正在处理一个人的数据集,           归一化数据集有许多不同的方法,而标准化只是其中的一种特定的方式.     所以,如果我们处理图像,当我们使用神经网络时, 特征一般是rgb彩色通道. 先看简单的方法:                            …

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].欢迎关注支持原创 也欢迎添加作者微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 基本函数 1.1 Compose 1.2 RandomChoice 1.3 RandomOrder 2 PIL上的操作 2.1 中心切割CenterCrop 2.2 随机切割RandomCrop 2.3 随机比例切割 2.4 颜色震颤ColorJitter 2.5 随机旋转RandomRotation 2.6 灰度化Grayscale 2.7 size 2.8 概率随机…

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision…

torchvision.transforms模块 官网地址:https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html# torchvision是独立于Pytorch的关于图像操作的一个工具库,目前包括六个模块: torchvision.datasets:几个常用视觉数据集,可以下载和加载,以及如何编写自己的Dataset. torchvision.models:经典模型,例如AlexNet.VGG.ResNet等,以及训练好的参数.…

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu…

PyTorch框架中常用torchvision模块来辅助计算机视觉算法的搭建,transforms用于图像的预处理. from torchvision import transforms 预处理操作集合:Compose rans = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) # imagene…

Pytorch Dataset & Dataloader Pytorch框架下的工具包中,提供了数据处理的两个重要接口,Dataset 和 Dataloader,能够方便的使用和加载自己的数据集. 数据的预处理,加载数据并转化为tensor格式 使用Dataset构建自己的数据 使用Dataloader装载数据 [数据]链接:https://pan.baidu.com/s/1gdWFuUakuslj-EKyfyQYLA 提取码:10d4 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 数据的…

在我的torchvision库里介绍的博文(https://www.cnblogs.com/yjphhw/p/9773333.html)里说了对pytorch的dataset的定义方式. 本文相当于实现一个自定义的数据集,而这正是我们在做自己工程所需要的,我们总是用自己的数据嘛. 继承 from torch.utils.data import Dataset 类 然后实现 __len__(self) ,和 __getitem__(self,idx) 两个方法.以及数据增强也可以写入,数据增强想了…

参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalization(2017年).Group Normalization(2018年).Switchable Normalization(2019年): 将输入的图像shape记为[N, C, H, W],这几个…

from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import sampler import numpy as np import torch class OwnDataset(Dataset): def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y return def __getitem__(self,ind…