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转换

创建日期：2021年2月9日 | 最后更新：2021年8月11日 | 最后验证：未验证

数据并不总是以机器学习算法训练所需的最终处理形式提供。我们使用 **transforms** 来对数据执行一些操作，使其适合训练。

所有 TorchVision 数据集都有两个参数 - transform 用于修改特征，target_transform 用于修改标签 - 它们接受包含转换逻辑的可调用对象。 torchvision.transforms 模块开箱即用地提供了几个常用的 transforms。

FashionMNIST 的特征是 PIL Image 格式，标签是整数。为了训练，我们需要将特征处理为归一化的张量，将标签处理为独热编码的张量。为了实现这些转换，我们使用 ToTensor 和 Lambda。

import torch
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda

ds = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
    target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(0, torch.tensor(y), value=1))
)

  0%|          | 0.00/26.4M [00:00<?, ?B/s]
  0%|          | 65.5k/26.4M [00:00<01:12, 364kB/s]
  1%|          | 229k/26.4M [00:00<00:38, 683kB/s]
  3%|▎         | 885k/26.4M [00:00<00:12, 2.03MB/s]
 14%|█▎        | 3.57M/26.4M [00:00<00:03, 7.09MB/s]
 36%|███▌      | 9.57M/26.4M [00:00<00:01, 16.5MB/s]
 59%|█████▉    | 15.7M/26.4M [00:01<00:00, 22.4MB/s]
 82%|████████▏ | 21.6M/26.4M [00:01<00:00, 25.7MB/s]
100%|██████████| 26.4M/26.4M [00:01<00:00, 19.4MB/s]

  0%|          | 0.00/29.5k [00:00<?, ?B/s]
100%|██████████| 29.5k/29.5k [00:00<00:00, 328kB/s]

  0%|          | 0.00/4.42M [00:00<?, ?B/s]
  1%|▏         | 65.5k/4.42M [00:00<00:12, 361kB/s]
  5%|▌         | 229k/4.42M [00:00<00:06, 680kB/s]
 21%|██        | 918k/4.42M [00:00<00:01, 2.10MB/s]
 83%|████████▎ | 3.67M/4.42M [00:00<00:00, 7.26MB/s]
100%|██████████| 4.42M/4.42M [00:00<00:00, 6.07MB/s]

  0%|          | 0.00/5.15k [00:00<?, ?B/s]
100%|██████████| 5.15k/5.15k [00:00<00:00, 32.3MB/s]

ToTensor()

ToTensor 将 PIL 图像或 NumPy ndarray 转换为 FloatTensor，并将图像的像素强度值缩放到 [0., 1.] 范围内。

Lambda Transforms

Lambda transforms 应用任何用户定义的 lambda 函数。在这里，我们定义一个函数将整数转换为独热编码的张量。它首先创建一个大小为 10（我们数据集中标签的数量）的零张量，并调用 scatter_，它会在由标签 y 提供的索引处分配 value=1。

target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(
    10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1))

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进一步阅读

• torchvision.transforms API