pytorch中transforms.Compose()函数

transforms函数解析：

self.norm = transforms.Compose([

            transforms.ToTensor(),

            transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]),

        ])

torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包。一般用Compose把多个步骤整合到一起：

比如说：

transforms.Compose([

transforms.CenterCrop(10),

transforms.ToTensor(),

])

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这样就把两个步骤整合到了一起。

 

接下来介绍transforms中的函数：

Resize：把给定的图片resize到given size

Normalize：Normalized an tensor image with mean and standard deviation

ToTensor：convert a PIL image to tensor (H*W*C) in range [0,255] to a torch.Tensor(C*H*W) in the range [0.0,1.0]

ToPILImage: convert a tensor to PIL image

Scale：目前已经不用了，推荐用Resize

CenterCrop：在图片的中间区域进行裁剪

RandomCrop：在一个随机的位置进行裁剪

RandomHorizontalFlip：以0.5的概率水平翻转给定的PIL图像

RandomVerticalFlip：以0.5的概率竖直翻转给定的PIL图像

RandomResizedCrop：将PIL图像裁剪成任意大小和纵横比

Grayscale：将图像转换为灰度图像

RandomGrayscale：将图像以一定的概率转换为灰度图像

FiceCrop：把图像裁剪为四个角和一个中心

TenCrop

Pad：填充

ColorJitter：随机改变图像的亮度对比度和饱和度。