【pytorch学习笔记】Transforms

Transforms

所有torchvision数据集都有两个参数transform和target_transform，前者对图像增强，后者是对标签处理（标签平滑）。Fashionmnist是PIL图像格式，标签是整数。对于训练，需要将特征转换成归一化后的tensor，并将标签进行one-hot编码方便softmax。可以使用ToTensor和Lambda。

import torch
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda

ds = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
    target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(0, torch.tensor(y), value=1))
)

ToTensor()

ToTensor()将PIL图像或者ndarray转换为FloatTensor，并将像素点归一化到[0,1]

Transforms pytorchAPI