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介绍

ToTensor()

Lambda Transforms

参考

介绍

数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。 我们使用Transforms来对数据进行一些操作并使其适合训练。

所有 TorchVision 数据集都有两个参数 - 用于修改特征的transform和用于修改标签的 target_transform - 接受包含转换逻辑的可调用对象。 torchvision.transforms 模块提供了常用转换。

FashionMNIST 数据集图片是 PIL 图像格式，标签是int整型。 对于训练，我们需要将特征作为归一化张量，并将标签作为 one-hot 编码张量。 为了进行这些转换，我们使用 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))
)

out:
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

ToTensor()

ToTensor converts a PIL image or NumPy ndarray into a FloatTensor. and scales the image’s pixel intensity values in the range [0., 1.]

（原文更能言简意赅的体现函数的功能，所以此句未翻译）。

Lambda Transforms

Lambda 转换应用任何用户定义的 lambda 函数。 在这里，我们定义了一个函数来将整数转换为 one-hot 编码张量。 它首先创建一个大小为 10（我们数据集中的标签数量）的零张量，并调用 scatter_，它在标签 y 给定的索引上分配 value=1。

target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(
    10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1))

torch.Tensor.scatter_ — PyTorch 1.11.0 documentationtorch.Tensor.scatter_:torch.Tensor.scatter_ — PyTorch 1.11.0 documentation

(11条消息) pytorch 深入理解 tensor.scatter_ ()用法_ephram想下班的博客-CSDN博客_tensor.scatter

参考

(11条消息) pytorch 深入理解 tensor.scatter_ ()用法_ephram想下班的博客-CSDN博客_tensor.scatter