PyTorch 学习笔记（三）：transforms 的二十二个方法

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作者 | 余霆嵩

来源专栏 | PyTorch学习笔记

已获作者原创授权，请勿二次转发

本文截取自一个github上千星的火爆教程—— 《PyTorch 模型训练实用教程》 ， 教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数的详解等，本文为作者整理的学习笔记（三），主要对transforms.py中的各个预处理方法进行介绍和总结。 后续会继续更新这个系列，欢迎关注。

项目代码：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial

系列回顾：

• PyTorch 学习笔记（一）：让PyTorch读取你的数据集

• PyTorch 学习笔记（二）：PyTorch的数据增强与数据标准化

本文对transforms.py中的各个预处理方法进行介绍和总结。主要从官方文档中总结而来，官方文档只是将方法陈列，没有归纳总结，顺序很乱，这里总结一共有四大类，方便大家索引：

1. 裁剪——Crop 中心裁剪：transforms.CenterCrop 随机裁剪：transforms.RandomCrop 随机长宽比裁剪：transforms.RandomResizedCrop 上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop 上下左右中心裁剪后翻转，transforms.TenCrop

2. 翻转和旋转——Flip and Rotation 依概率p水平翻转：transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) 依概率p垂直翻转：transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5) 随机旋转：transforms.RandomRotation

3. 图像变换 resize：transforms.Resize 标准化：transforms.Normalize 转为tensor，并归一化至[0-1]：transforms.ToTensor 填充：transforms.Pad 修改亮度、对比度和饱和度：transforms.ColorJitter 转灰度图：transforms.Grayscale 线性变换：transforms.LinearTransformation() 仿射变换：transforms.RandomAffine 依概率p转为灰度图：transforms.RandomGrayscale 将数据转换为PILImage：transforms.ToPILImage transforms.Lambda：Apply a user-defined lambda as a transform.

4. 对transforms操作，使数据增强更灵活 transforms.RandomChoice(transforms)， 从给定的一系列transforms中选一个进行操作 transforms.RandomApply(transforms, p=0.5)，给一个transform加上概率，依概率进行操作 transforms.RandomOrder，将transforms中的操作随机打乱

一、 裁剪——Crop

1.随机裁剪： transforms.RandomCrop

class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant') 

功能：依据给定的size随机裁剪

参数：size- (sequence or int)，若为sequence,则为(h,w)，若为int，则(size,size) padding-(sequence or int, optional)，此参数是设置填充多少个pixel。

当为int时，图像上下左右均填充int个，例如padding=4，则上下左右均填充4个pixel，若为3232，则会变成4040。

当为sequence时，若有2个数，则第一个数表示左右扩充多少，第二个数表示上下的。当有4个数时，则为左，上，右，下。

fill- (int or tuple) 填充的值是什么（仅当填充模式为constant时有用）。int时，各通道均填充该值，当长度为3的tuple时，表示RGB通道需要填充的值。

padding_mode- 填充模式，这里提供了4种填充模式，1.constant，常量。2.edge 按照图片边缘的像素值来填充。3.reflect，暂不了解。4. symmetric，暂不了解。

2.中心裁剪： transforms.CenterCrop

class torchvision.transforms.CenterCrop(size) 功能：依据给定的size从中心裁剪 参数：size- (sequence or int)，若为sequence,则为(h,w)，若为int，则(size,size)

3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop

class torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2) 功能：随机大小，随机长宽比裁剪原始图片，最后将图片resize到设定好的size 参数：size- 输出的分辨率 scale- 随机crop的大小区间，如scale=(0.08, 1.0)，表示随机crop出来的图片会在的0.08倍至1倍之间。ratio- 随机长宽比设置 interpolation- 插值的方法，默认为双线性插值(PIL.Image.BILINEAR)

4.上下左右中心裁剪： transforms.FiveCrop

class torchvision.transforms.FiveCrop(size) 功能：对图片进行上下左右以及中心裁剪，获得5张图片，返回一个4D-tensor 参数：size- (sequence or int)，若为sequence,则为(h,w)，若为int，则(size,size)

5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop

class torchvision.transforms.TenCrop(size, vertical_flip=False) 功能：对图片进行上下左右以及中心裁剪，然后全部翻转（水平或者垂直），获得10张图片，返回一个4D-tensor。参数：size- (sequence or int)，若为sequence,则为(h,w)，若为int，则(size,size) vertical_flip (bool) - 是否垂直翻转，默认为flase，即默认为水平翻转

二、翻转和旋转——Flip and Rotation

6.依概率p水平翻转transforms.RandomHorizontalFlip

class torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) 功能：依据概率p对PIL图片进行水平翻转 参数：p- 概率，默认值为0.5

7.依概率p垂直翻转transforms.RandomVerticalFlip

class torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5) 功能：依据概率p对PIL图片进行垂直翻转 参数：p- 概率，默认值为0.5

8.随机旋转： transforms.RandomRotation

class torchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None) 功能：依degrees随机旋转一定角度 参数：degress- (sequence or float or int) ，若为单个数，如 30，则表示在（-30，+30）之间随机旋转 若为sequence，如(30，60)，则表示在30-60度之间随机旋转 resample- 重采样方法选择，可选 PIL.Image.NEAREST, PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.BICUBIC，默认为最近邻 expand- ? center- 可选为中心旋转还是左上角旋转

三、图像变换

9.resize：transforms.Resize

class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 功能：重置图像分辨率 参数：size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size)，所以建议size设定为h*w interpolation- 插值方法选择，默认为PIL.Image.BILINEAR

10.标准化：transforms.Normalize

class torchvision.transforms.Normalize(mean, std) 功能：对数据按通道进行标准化，即先减均值，再除以标准差，注意是 hwc

11.转为tensor：transforms.ToTensor

class torchvision.transforms.ToTensor 功能：将PIL Image或者 ndarray 转换为tensor，并且归一化至[0-1] 注意事项：归一化至[0-1]是直接除以255，若自己的ndarray数据尺度有变化，则需要自行修改。

12.填充：transforms.Pad

class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant') 功能：对图像进行填充 参数：padding-(sequence or int, optional)，此参数是设置填充多少个pixel。当为int时，图像上下左右均填充int个，例如padding=4，则上下左右均填充4个pixel，若为3232，则会变成4040。当为sequence时，若有2个数，则第一个数表示左右扩充多少，第二个数表示上下的。当有4个数时，则为左，上，右，下。fill- (int or tuple) 填充的值是什么（仅当填充模式为constant时有用）。int时，各通道均填充该值，当长度为3的tuple时，表示RGB通道需要填充的值。padding_mode- 填充模式，这里提供了4种填充模式，1.constant，常量。2.edge 按照图片边缘的像素值来填充。3.reflect，？4. symmetric，？

13.修改亮度、对比度和饱和度：transforms.ColorJitter

class torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0) 功能：修改修改亮度、对比度和饱和度

14.转灰度图：transforms.Grayscale

class torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels=1) 功能：将图片转换为灰度图 参数：num_output_channels- (int) ，当为1时，正常的灰度图，当为3时， 3 channel with r == g == b

15.线性变换：transforms.LinearTransformation()

class torchvision.transforms.LinearTransformation(transformation_matrix) 功能：对矩阵做线性变化，可用于白化处理！whitening: zero-center the data, compute the data covariance matrix 参数：transformation_matrix (Tensor) – tensor [D x D], D = C x H x W

16.仿射变换：transforms.RandomAffine

class torchvision.transforms.RandomAffine(degrees, translate=None, scale=None, shear=None, resample=False, fillcolor=0) 功能：仿射变换

17.依概率p转为灰度图：transforms.RandomGrayscale

class torchvision.transforms.RandomGrayscale(p=0.1) 功能：依概率p将图片转换为灰度图，若通道数为3，则3 channel with r == g == b

18.将数据转换为PILImage：transforms.ToPILImage

class torchvision.transforms.ToPILImage(mode=None) 功能：将tensor 或者 ndarray的数据转换为 PIL Image 类型数据 参数：mode- 为None时，为1通道， mode=3通道默认转换为RGB，4通道默认转换为RGBA

19.transforms.Lambda

Apply a user-defined lambda as a transform. 暂不了解，待补充。

四、对transforms操作，使数据增强更灵活

PyTorch不仅可设置对图片的操作，还可以对这些操作进行随机选择、组合

20.transforms.RandomChoice(transforms)

功能：从给定的一系列transforms中选一个进行操作，randomly picked from a list

21.transforms.RandomApply(transforms, p=0.5)

功能：给一个transform加上概率，以一定的概率执行该操作

22.transforms.RandomOrder

功能：将transforms中的操作顺序随机打乱

*延伸阅读

• PyTorch使用总览

• PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

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