transforms v2 入门¶

注意

在 Colab 上试用，或转到末尾下载完整示例代码。

此示例说明了开始使用新的 torchvision.transforms.v2 API 所需了解的一切。我们将介绍简单的任务，如图像分类，以及更高级的任务，如对象检测/分割。

首先，进行一些设置

from pathlib import Path
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["savefig.bbox"] = 'tight'

from torchvision.transforms import v2
from torchvision.io import decode_image

torch.manual_seed(1)

# If you're trying to run that on Colab, you can download the assets and the
# helpers from https://github.com/pytorch/vision/tree/main/gallery/
from helpers import plot
img = decode_image(str(Path('../assets') / 'astronaut.jpg'))
print(f"{type(img) = }, {img.dtype = }, {img.shape = }")

type(img) = <class 'torch.Tensor'>, img.dtype = torch.uint8, img.shape = torch.Size([3, 512, 512])

基础知识¶

Torchvision 转换的行为类似于常规的 torch.nn.Module（实际上，它们大多数都是）：实例化一个转换，传递一个输入，获得一个转换后的输出

transform = v2.RandomCrop(size=(224, 224))
out = transform(img)

plot([img, out])

我只想做图像分类¶

如果您只关心图像分类，事情就非常简单。一个基本的分类管道可能如下所示

transforms = v2.Compose([
    v2.RandomResizedCrop(size=(224, 224), antialias=True),
    v2.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    v2.ToDtype(torch.float32, scale=True),
    v2.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
out = transforms(img)

plot([img, out])

这样的转换管道通常作为 transform 参数传递给数据集，例如 ImageNet(..., transform=transforms)。

基本上就是这样。从那里，通读我们的主要文档以了解有关推荐实践和约定的更多信息，或浏览更多示例，例如如何使用增强转换，如 CutMix 和 MixUp。

注意

如果您已经依赖于 torchvision.transforms v1 API，我们建议切换到新的 v2 转换。这非常容易：v2 转换与 v1 API 完全兼容，因此您只需要更改导入即可！

检测、分割、视频¶

torchvision.transforms.v2 命名空间中的新 Torchvision 转换支持超出图像分类的任务：它们还可以转换边界框、分割/检测掩码或视频。

让我们简要地看一下带有边界框的检测示例。

from torchvision import tv_tensors  # we'll describe this a bit later, bare with us

boxes = tv_tensors.BoundingBoxes(
    [
        [15, 10, 370, 510],
        [275, 340, 510, 510],
        [130, 345, 210, 425]
    ],
    format="XYXY", canvas_size=img.shape[-2:])

transforms = v2.Compose([
    v2.RandomResizedCrop(size=(224, 224), antialias=True),
    v2.RandomPhotometricDistort(p=1),
    v2.RandomHorizontalFlip(p=1),
])
out_img, out_boxes = transforms(img, boxes)
print(type(boxes), type(out_boxes))

plot([(img, boxes), (out_img, out_boxes)])

<class 'torchvision.tv_tensors._bounding_boxes.BoundingBoxes'> <class 'torchvision.tv_tensors._bounding_boxes.BoundingBoxes'>

上面的示例侧重于对象检测。但是，如果我们有用于对象分割或语义分割的掩码（torchvision.tv_tensors.Mask）或视频（torchvision.tv_tensors.Video），我们可以以完全相同的方式将它们传递给转换。

到现在，您可能有一些问题：什么是 TVTensor？我们如何使用它们？这些转换的预期输入/输出是什么？我们将在下一节中回答这些问题。

什么是 TVTensor？¶

TVTensor 是 torch.Tensor 子类。可用的 TVTensor 有 Image、BoundingBoxes、Mask 和 Video。

TVTensor 的外观和感觉就像常规张量 - 它们就是张量。普通 torch.Tensor 上支持的一切，如 .sum() 或任何 torch.* 运算符，也适用于 TVTensor

img_dp = tv_tensors.Image(torch.randint(0, 256, (3, 256, 256), dtype=torch.uint8))

print(f"{isinstance(img_dp, torch.Tensor) = }")
print(f"{img_dp.dtype = }, {img_dp.shape = }, {img_dp.sum() = }")

isinstance(img_dp, torch.Tensor) = True
img_dp.dtype = torch.uint8, img_dp.shape = torch.Size([3, 256, 256]), img_dp.sum() = tensor(25087958)

这些 TVTensor 类是转换的核心：为了转换给定的输入，转换首先查看对象的类，并相应地调度到适当的实现。

您现在无需了解有关 TVTensor 的更多信息，但想要了解更多信息的高级用户可以参考 TVTensor 常见问题解答。

我应该传递什么作为输入？¶

上面，我们看到了两个示例：一个是我们传递单个图像作为输入，即 out = transforms(img)，另一个是我们同时传递图像和边界框，即 out_img, out_boxes = transforms(img, boxes)。

实际上，转换支持任意输入结构。输入可以是单个图像、元组、任意嵌套的字典……几乎任何东西。相同的结构将作为输出返回。下面，我们使用相同的检测转换，但传递一个元组 (图像, target_dict) 作为输入，我们得到与输出相同的结构

target = {
    "boxes": boxes,
    "labels": torch.arange(boxes.shape[0]),
    "this_is_ignored": ("arbitrary", {"structure": "!"})
}

# Re-using the transforms and definitions from above.
out_img, out_target = transforms(img, target)

plot([(img, target["boxes"]), (out_img, out_target["boxes"])])
print(f"{out_target['this_is_ignored']}")

('arbitrary', {'structure': '!'})

我们传递了一个元组，所以我们得到一个元组作为返回，第二个元素是转换后的目标字典。转换实际上并不关心输入的结构；如上所述，它们只关心对象的类型并相应地转换它们。

外部对象（如字符串或整数）只是被传递。例如，如果您想在调试时将路径与每个样本关联，这将非常有用！

注意

免责声明 此注释略微高级，首次阅读可以安全跳过。

纯 torch.Tensor 对象通常被视为图像（或视频特定转换的视频）。实际上，您可能已经注意到，在上面的代码中，我们根本没有使用 Image 类，但我们的图像得到了正确的转换。转换遵循以下逻辑来确定是否应将纯张量视为图像（或视频），还是仅忽略

如果输入中存在 Image、Video 或 PIL.Image.Image 实例，则所有其他纯张量都将被传递。
如果没有 Image 或 Video 实例，则只有第一个纯 torch.Tensor 将被转换为图像或视频，而所有其他纯张量都将被传递。“第一个”是指“深度优先遍历中的第一个”。

这就是上面检测示例中发生的情况：第一个纯张量是图像，因此它得到了正确的转换，而所有其他纯张量实例（如 labels）都被传递了（尽管标签仍然可以被某些转换转换，如 SanitizeBoundingBoxes！）。

转换和数据集的互操作性¶

粗略地说，数据集的输出必须对应于转换的输入。如何做到这一点取决于您使用的是 torchvision 内置数据集还是您自己的自定义数据集。

使用内置数据集¶

如果您只是进行图像分类，则无需执行任何操作。只需使用数据集的 transform 参数，例如 ImageNet(..., transform=transforms)，就可以了。

Torchvision 还支持用于对象检测或分割的数据集，如 torchvision.datasets.CocoDetection。这些数据集早于 torchvision.transforms.v2 模块和 TVTensor 的存在，因此它们不会开箱即用地返回 TVTensor。

强制这些数据集返回 TVTensor 并使其与 v2 转换兼容的一种简单方法是使用 torchvision.datasets.wrap_dataset_for_transforms_v2() 函数

from torchvision.datasets import CocoDetection, wrap_dataset_for_transforms_v2

dataset = CocoDetection(..., transforms=my_transforms)
dataset = wrap_dataset_for_transforms_v2(dataset)
# Now the dataset returns TVTensors!

使用您自己的数据集¶

如果您有自定义数据集，则需要将您的对象转换为适当的 TVTensor 类。创建 TVTensor 实例非常容易，请参阅如何创建 TVTensor？了解更多详细信息。

您可以在两个主要位置实现该转换逻辑

在数据集的 __getitem__ 方法的末尾，在返回样本之前（或通过子类化数据集）。
作为转换管道的第一步

无论哪种方式，逻辑都将取决于您的特定数据集。

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