【PyTorch】Mnist的transforms图像处理

ゝ一纸荒年。 2024-04-03 08:17 88阅读 0赞

## 什么是mnist ##

MNIST数据集是一个公开的数据集，相当于深度学习的hello world，用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。

MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 \* 28像素的灰度手写数字图片。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，整个训练集由250个不同人的手写数字组成，其中50%来自美国高中学生，50%来自人口普查的工作人员。

## 导入transforms方法 ##

导入transforms方法，并将MNIST数据集中transform改为transforms.ToTensor()：

![b9eb2eb302147e87efacc8d141337c58.png][]

执行的部分结果：

![6367a452cb97da93ba9a3e1e452c1bf1.png][]

将transforms组合：

![e1825fa3a3889dee4d7a82f9df83a480.png][]

执行的部分结果：

![e4ea0b01225a5f3570e8d0a8257a401f.png][]

## 结语 ##

transfroms是一种常用的图像转换方法，他们可以通过Compose方法组合到一起，这样可以实现许多个transfroms对图像进行处理。transfroms方法提供图像的精细化处理，例如在分割任务的情况下 ，你必须建立一个更复杂的转换管道，这时transfroms方法是很有用的。

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