10-11 Transforms的使用

一、Transforms的结构和用法

1. 查看transforms源代码

• 查看类的结构

• 查看Compose函数功能

快捷键设置：setting-keymap

2. transforms的使用
   案例：

#1.transforms使用
tensor_trans=transforms.ToTensor()
tensor_img=tensor_trans(img)

ctrl+p:查看参数

3. 为什么需要Tensor数据类型

• 主要是为了转换为Tensor,进行网络训练

运行结果：

• 因为ToTensor方法的输入需要PIL或者ndarray
  利用opencv转图片格式:

import cv2
cv_img=cv2.imread(img_path)

• Tensorboard输出
  完整代码：

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
import cv2

# python的用法-》tensor数据类型
# 通过transforms.ToTensor去看两个问题
# 1.transforms该如何使用（python）
# 2.为什么我们需要Tensor数据类型

img_path="dataset/train/ants/0013035.jpg" #使用绝对路径 因为相对路径需要转义符 不是合法的字符串
img=Image.open(img_path)
# print(img)


#1.transforms使用
tensor_trans=transforms.ToTensor() #Converts a PIL.Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range
tensor_img=tensor_trans(img)

#转图片格式
#print(type(tensor_img))# 输出结果：<class 'torch.Tensor'>

# tensorboard使用
writer=SummaryWriter("logs10_11")
writer.add_image("Tensor_img",tensor_img) #输入tensor型

writer.close()

terminal运行：tensorboard --logdir=logs10_11 --host=127.0.0.1
点击网址，可以看到对应输出的图片