計(jì)算機(jī)視覺方面朋友都需要跟圖像打交道，在pytorch中圖像與我們平時(shí)在matlab中見到的圖像數(shù)據(jù)格式有所不同。matlab中我們通常使用函數(shù)imread()來輕松地讀入一張圖像，我們?cè)谧兞靠臻g中可看到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式是H x W x C的順序（其中H、W、C分別表示圖像的高、寬和通道數(shù)，通道數(shù)一般為RGB三通道），另外，其中的每一個(gè)數(shù)據(jù)都是[0,255]的整數(shù)。

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在使用pytorch的時(shí)候，我們通常要使用pytorch中torchvision包下面的datasets模塊和transforms模塊。而通常情況下在我們使用了這兩個(gè)模塊之后，所處理的圖像數(shù)據(jù)格式已經(jīng)不是我們所熟知的格式了。

下面按照代碼來進(jìn)行講解：

#導(dǎo)入需要的包和模塊
import torch
from torchvision import datasets, transforms
import os
 
#transforms指明了需要對(duì)原始圖像做何種變換
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
  ])
 
#指明了圖像存放的位置；里面可能有好幾個(gè)文件夾，分別存放不同種類的圖像
data_dir = 'original_data'
image_dataset = datasets.ImageFolder(data_dir, data_transforms)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(image_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)

網(wǎng)站欄目：pytorch中圖像的數(shù)據(jù)格式實(shí)例-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來源：http://www.aaarwkj.com/article30/pgdpo.html

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