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  1. Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解

  2. 主要介绍了Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：53kb
    • 提供者：weixin_38640674

  1. pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换

  2. 1, 创建pytorch 的Tensor张量： torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38506182

  1. Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解

  2. 前言 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。 本文主要说明在pytorch中如何正确将图片格式在各种图像库读取格式以及tensor向量之间转化的问题。以下代码经过测试都可以在Pytorch-0.4.0或0.3.0版本直接使用。 对p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38727087

  1. Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别

  2. 这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 处理数据 设计神经网络 进行训练测试 1. 数据处理 将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次。 第一步get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加猫狗 label，然后再将 image和label 放到 数组中，打乱顺序返回 将第一步处理好的图片 和label 数组 转化为 tensorflow 能够识别的格式，然后将图片裁剪和补充进行标准化处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_38553466

  1. 看完秒懂torch.stack()

  2. torch.stack （）在这里插入图片描述一、准备数据二、dim=0三、dim=1四、dim=2 一、准备数据 首先把基本的数据准备好： import torch import numpy as np # 创建3*3的矩阵，a、b a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b=np.array([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]]) # 将矩阵转化为Tensor a = torch.from_numpy(a) b = tor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：228kb
    • 提供者：weixin_38590685

  1. pytorch加载自己的图像数据集实例

  2. 之前学习深度学习算法，都是使用网上现成的数据集，而且都有相应的代码。到了自己开始写论文做实验，用到自己的图像数据集的时候，才发现无从下手 ，相信很多新手都会遇到这样的问题。 参考文章https://www.jb51.net/article/177613.htm 下面代码实现了从文件夹内读取所有图片，进行归一化和标准化操作并将图片转化为tensor。最后读取第一张图片并显示。 # 数据处理 import os import torch from torch.utils import data f

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38504089