pytorch学习笔记（四）

transforms的使用

换汤不换药，通过ctrl+鼠标左键进入这个工具箱

先看看这个.py文件的一些类

以Compose为例

在例子中可以看到，一个图片先进行一个transforms. centercrop( 10)图片中心裁剪，transforms.ToTensor然后返回一个tensor

然后学习一个常用的类ToTensor

学习一下，Tensor的数据类型区别于普通的数据类型，怎么使用Tensor？

改进transfoms结构及用法的示意图

首先根据Totensor这个工具的模具，创造一个工具，然后使用工具，需要一个输入input然后返回一个结果。

from torchvision import transforms
from PIL import Image
#data/train/ants_image/0013035.jpg
img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg"
img = Image.open(img_path)
tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)
print(tensor_img)

问题2.为什么要tensor这个数据类型？

tensor包装了神经网络理论基础的一些参数

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

#data/train/ants_image/0013035.jpg
img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg"
img = Image.open(img_path)
writer = SummaryWriter("logs")

tensor_trans = transforms.ToTensor()
tensor_img = tensor_trans(img)

writer.add_image("Tensor_img", tensor_img)
writer.close()
# print(tensor_img)
print(1)