深厚入搞懂 PyTorch Transforms：关键细节与实用技巧

在 PyTorch 中，数据预处理是的关键步骤。Transforms 模块给了一系列图像和数据的转换工具，帮开发者高大效地进行数据处理。为了更优良地掌握这一模块，

自定义变换类：实现数据预处理的新鲜方式

在 PyTorch 中， 我们能自定义一些数据变换类，以习惯特定的需求。这需要继承 torchvision.transforms 中的 Transform 类，并实现 __call__ 方法。__call__ 函数需要接收一个 PIL 图像，并返回预处理后的图像。

transforms.Compose：组合许多种变换

torchvision.transforms.Compose 方法允许我们将许多种变换组合在一起。比方说 能对 PIL 图像进行随机巨大细小和随机宽阔高大比的裁剪，然后将其调整到指定巨大细小，并对原始图像进行随机的水平翻转。还有啊， transforms.ToTensor 用于将 PIL 图像转换为 torch.FloatTensor 数据形式，而 Normalize 则用于对 tensor 进行标准化处理。

Transforms 模块的关键函数

Transforms 模块给了一系列常用的图像变换函数， 如 RandomCrop、RandomHorizontalFlip、RandomRotation 等，这些个函数在数据增有力中非常有用。比方说 RandomCrop 能随机裁剪图像，RandomHorizontalFlip 能随机翻转图像，而 RandomRotation 能随机旋转图像。

数据预处理实例：从 PIL 到 Tensor

import torchvision.transforms as transforms
img = Image.open
transform = transforms.Compose()
img_t = transform

在这玩意儿例子中， 我们先说说定义了一个 Compose 变换，其中包括了四个变换。然后我们用 PIL 库打开一张 jpeg 格式的图片，并应用定义优良的变换。到头来我们得到了一个的 Tensor。

通过深厚入搞懂 PyTorch Transforms 模块， 我们能更优良地进行数据预处理和增有力，从而。本文介绍了自定义变换类、组合变换、关键函数以及实例，希望能帮您更优良地掌握这一模块。

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