0702-计算机视觉工具包torchvision
0702-计算机视觉工具包torchvision
pytorch完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html
一、torchvision 概述
计算机视觉是深度学习中最重要的一类应用，为了方便研究者使用，torch 专门开发了一个视觉工具包 torchvision，这个包独立于 torch，需要使用 pip install torchvision 进行安装。
之前的我们已经使用过它的部分功能，在这里我们在做一个系统的介绍，它主要包含以下三个功能：
- models：提供深度学习中各种经典网络的网络结构以及训练好的模型，包括 Alex-Net、VGG 系列、ResNet 系列、Inception 系列等
- datasets：提供常用的数据集加载，设计上都是集成 torch.utils.data.Dataset，主要包括 MNIST、CIFAR10/100、ImageNet、COCO 等
- transforms：提供常用的数据预处理操作，主要包括对 Tensor 以及 PIL Image 对象的操作
二、通过 torchvision 加载模型
from torchvision import models
from torch import nn
# 加载预训练好的模型，如果不存在会下载
# 预训练好的模型保存在 ~/.torch/modes/ 下面
resnet34 = models.resnet34(pretrained=True, num_classes=1000)
# 修改最后的全连接层为 10 分类问题（默认是 ImageNet 上的 1000 分类）
resnet34.fc = nn.Linear(512, 10)
三、通过 torchvision 加载并处理数据集
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms as T
# 指定数据集路径为 data，如果数据集不存在则进行下载
# 通过 train=False 获取测试集
normalize = T.Normalize(mean=[0.4, 0.4, 0.4], std=[0.2, 0.2, 0.2])
transform = T.Compose([
T.RandomResizedCrop(224),
T.RandomHorizontalFlip(),
T.ToTensor(), # 把图片转成 Tensor，归一化至 [0,1]
T.Lambda(lambda x: x.repeat(3, 1, 1)), # 把图片转为 3 通道的
normalize,
])
dataset = datasets.MNIST('data/',
download=True,
train=False,
transform=transform)
Transforms 中涵盖了大部分对 Tensor 和 PIL Image 的常用处理，这个转换通常分为两步：
- 第一步：构建转换操作，例如
transf = transforms.Normalize(mean=x, std=y) - 第二步：执行转换操作，例如
otuput = transf(inp)
import torch as t
# 构建随机噪声，图片如下图所示
to_pil = T.ToPILImage()
to_pil(t.rand(3, 64, 64))
四、通过 torchvision 拼接并保存图片
torchvision 还提供了两个常用的函数：
- make_grid，它能把多张图片拼接在一个网格中
- save_img，它能把 Tensor 保存成图片
len(dataset)
10000
from torch.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=True, batch_size=16)
from torchvision.utils import make_grid, save_image
dataiter = iter(dataloader)
dataiter
img = make_grid(next(dataiter)[0], 4) # 拼接成 4*4 网格图片，并且会转成 3 通道，如下图所示
to_img = T.ToPILImage()
to_img(img)
save_image(img, 'a.png')
from PIL import Image
Image.open('a.png')
