快捷方式

Compose

class torchvision.transforms.v2.Compose(transforms: Sequence[Callable])[source]

将多个转换组合在一起。

此转换不支持 torchscript。请参阅以下注释。

参数:

transforms (Transform 对象列表) – 要组合的转换列表。

示例

>>> transforms.Compose([
>>>     transforms.CenterCrop(10),
>>>     transforms.PILToTensor(),
>>>     transforms.ConvertImageDtype(torch.float),
>>> ])

注意

为了编写转换脚本,请使用如下所示的 torch.nn.Sequential。

>>> transforms = torch.nn.Sequential(
>>>     transforms.CenterCrop(10),
>>>     transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),
>>> )
>>> scripted_transforms = torch.jit.script(transforms)

请确保仅使用可编写脚本的转换,即可以使用 torch.Tensor,不需要 lambda 函数或 PIL.Image 的转换。

使用 Compose 的示例

transforms v2 入门

transforms v2 入门

Transforms v2:端到端对象检测/分割示例

Transforms v2:端到端对象检测/分割示例

如何使用 CutMix 和 MixUp

如何使用 CutMix 和 MixUp

如何编写自己的 v2 转换

如何编写自己的 v2 转换

Torchscript 支持

Torchscript 支持
extra_repr() str[source]

返回模块的额外表示。

要打印自定义的额外信息,您应该在自己的模块中重新实现此方法。单行和多行字符串都是可以接受的。

forward(*inputs: Any) Any[source]

不要重写此方法!请使用 transform() 代替。


© 版权所有 2017-至今,Torch 贡献者。

使用 Sphinx 构建,主题由 Read the Docs 提供。

文档

访问全面的 PyTorch 开发者文档

查看文档

教程

获取面向初学者和高级开发者的深入教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得解答

查看资源