[PyTorch]专项 输入-数据加载

一、数据来源

  1. 原始数据来源:Kaggle

  2. python模块

#模块
import torch
from torchvision import datasets, transforms
#方法
datasets.ImageFolder(filepath, transform=transform)

注意:自带父目录的标签(建立清晰的分类目录)

导入后自带标签:dog, cat

二、数据整理 transforms()

  • transforms.Compose([ ])
    输入为transforms.操作()的列表:多个transform组合起来使用
  1. 尺寸:比例缩放
  1. transforms.Resize()
  • 二维输入:(height, width)
  • 一维输入:较小的边匹配这个输入size,比如height>width时,尺度调整为 (size * height / width, size)
  1. torchvision.transforms.Scale()
    不推荐使用:可能有畸变
  1. 尺寸:裁剪
  1. transforms.CenterCrop()
    基于中心裁剪:输出正方形(size, size)

  2. transforms.RandomResizedCrop()
    根据比例,裁剪为随机大小

  1. 位移:旋转,翻转
  1. transforms.RandomRotation() 旋转

  2. transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) 水平翻转 (概率为0.5)

  1. 数据转换
  1. transforms.ToTensor()
    图像变为pytorch张量;适用情境:灰度值变为彩色图像

  2. transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
    RGB三个通道的归一化(均值0.5, 标准差0.5)

三、针对模型调整输入数据的格式

  1. 明确操作对象

    如图:

    彩色图像数据的维度:3表示彩色图像;剪裁为255*255

https://www.jianshu.com/p/6de522607de4

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