学习pytorch4 transforms的使用-Toy模板网

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常用类ToTensor

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1. ToTensor如何使用

类实例化–>__call__方法调用
输出结果：
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2. 为什么我们需要tensor数据类型

tensor数据类型包含了神经网络需要用到的一些参数

PIL数据类型

tensor数据类型

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https://blog.csdn.net/qq_28306361/article/details/103519982 hook的使用

代码

from PIL import Image
from torchvision import transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from cv2 import imread

# python的用法--》 tensor数据类型
# 通过 transforms.ToTensor去看两个问题
# 1. transforms该如何使用（python）

img_path = "hymenoptera_data/train/bees/16838648_415acd9e3f.jpg"
img = Image.open(img_path)
img_trans = transforms.ToTensor()
img_tensor = img_trans(img)

# 2. 为什么我们需要tensor数据类型
cv2_np = imread(img_path)   # numpy.array 类型 矩阵值
cv2_trans = transforms.ToTensor()  # 实例化类
cv2_tensor = cv2_trans(cv2_np)     # 传参  生成tensor 带有神经网络可用参数的数据类型


print(img)
print(img_tensor)
print(cv2_tensor)

writer = SummaryWriter("logs")
# writer.add_image("tensor data", img_tensor)
writer.add_image("cv 2 tensor data", cv2_tensor)
writer.close() # 必须要有