Pytorch torchvision.transforms模块使用

torchvision.transforms模块构成

torchvision.transforms模块包含如下类：

__all__ = ["Compose", "ToTensor", "PILToTensor", "ConvertImageDtype", "ToPILImage", "Normalize", "Resize", "Scale",
           "CenterCrop", "Pad", "Lambda", "RandomApply", "RandomChoice", "RandomOrder", "RandomCrop",
           "RandomHorizontalFlip", "RandomVerticalFlip", "RandomResizedCrop", "RandomSizedCrop", "FiveCrop", "TenCrop",
           "LinearTransformation", "ColorJitter", "RandomRotation", "RandomAffine", "Grayscale", "RandomGrayscale",
           "RandomPerspective", "RandomErasing", "GaussianBlur", "InterpolationMode", "RandomInvert", "RandomPosterize",
           "RandomSolarize", "RandomAdjustSharpness", "RandomAutocontrast", "RandomEqualize"]

Compose()

将几个变换组合在一起。
例如：

             transforms.Compose([
             transforms.CenterCrop(10),
             transforms.PILToTensor(),
             transforms.ConvertImageDtype(torch.float),
       ])

ToTensor()

转换范围[0,255]的PIL图像或numpy.ndarray (H x W x C)成形状C x H x W，范围[0.0,1.0]的FloatTensor

PILToTensor()

将PIL Image 转换为相同类型的张量

ToPILImage()

将tensor或ndarray转换成到PIL图像

Normalize(mean, std)

对数据按通道进行标准化，即先减均值，再除以标准差

Resize()

调整输入图像的大小为给定的大小

Scale()

不赞成使用这种转换，而是使用Resize

CenterCrop()

裁剪给定图像的中心.。如果图像大小小于输出大小，则图像用0填充，然后在中心裁剪。

Pad()

给定的"Pad "值填充给定图像的所有边。

RandomCrop()

依据给定的 size 随机裁剪

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RandomResizedCrop

随机大小，随机长宽比裁剪原始图片，最后将图片 resize 到设定好的 size

RandomAffine()

仿射变换

RandomRotation()

随机旋转一定角度

RandomHorizontalFlip()

对 PIL 图片进行水平翻转

Grayscale()

将图片转换为灰度图

ColorJitter()

修改修改亮度、对比度和饱和度

RandomOrder()

将 transforms 中的操作顺序随机打乱