Pytorch 函数查看

刚接触pytorch，对其结构之类的都不熟悉。在改一个程序的时候，需要将RGB图改成灰度图，所以在torchvision.transforms.Compose中加入

transforms.ToPILImage(),
transforms.Grayscale(num_output_channels=3),
transforms.ToTensor(),

但是问题出现了，ToPILImage需要输入时uint8的形式，而原本的输入时float32，总是报错。

为了解决这个问题，我找了transforms的所有函数，没有在compose中将输入的数据变为uint8格式的函数。我又想自己添加一个函数，找了好久，找到pytorch库的位置，在我这里的位置是：

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torchvision/transforms
transfroms.py和functional.py都在这里，可以查看函数，修改函数和添加函数。看了看，也不好改。

于是想在引用数据的时候对数据进行处理，找到了用到input_transform = transforms.Compose(...) 的地方是：

    train_set, test_set = datasets.__dict__[args.dataset](     
        args.data,
        transform=input_transform,
        target_transform=target_transform, # 为flow的标签
        co_transform=co_transform,
        split=args.split_file if args.split_file else args.split_value
    )

本来以为datsets为一个自带的函数，但是发现并不是，自带的这里有解释：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30934236

我琢磨之后搞懂了，datasets为我程序文件夹下的datasets文件夹，而[args.dataset]的意思是，在datasets文件夹下有很多的.py文件，每个文件中定义了若干个函数，这里_dict_是在全部这些里找的意思，找args.dataset的值的函数。我这里args.dataset用的是default的值‘flying_chairs’，而datasets文件夹下有个flyingchairs.py文件中定义了flying_chairs这个函数。所以，这里datasets.__dict__[args.dataset](。。。）的意思是，引用flying_chairs这个函数，后面（）中的参数也是传递到flying_chairs中的参数。

这就可以了，逐步追根溯源，在input_transform的input前加上np.uint8就不报错了。

小白自己琢磨，记录下来。老手勿喷

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