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PyTorch中mnist的transforms图像处理


什么是mnist

MNIST数据集是一个公开的数据集,相当于深度学习的hello world,用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。

MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所,整个训练集由250个不同人的手写数字组成,其中50%来自美国高中学生,50%来自人口普查的工作人员。

导入transforms方法

导入transforms方法,并将MNIST数据集中transform改为transforms.ToTensor():

PyTorch中mnist的transforms图像处理_机器学习

执行的部分结果:

PyTorch中mnist的transforms图像处理_深度学习_02

将transforms组合:

PyTorch中mnist的transforms图像处理_计算机视觉_03

执行的部分结果:

PyTorch中mnist的transforms图像处理_计算机视觉_04

结语

transfroms是一种常用的图像转换方法,他们可以通过Compose方法组合到一起,这样可以实现许多个transfroms对图像进行处理。transfroms方法提供图像的精细化处理,例如在分割任务的情况下 ,你必须建立一个更复杂的转换管道,这时transfroms方法是很有用的。

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