PyTorch中mnist的transforms图像处理

什么是mnist

MNIST数据集是一个公开的数据集，相当于深度学习的hello world，用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。

MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，整个训练集由250个不同人的手写数字组成，其中50%来自美国高中学生，50%来自人口普查的工作人员。

导入transforms方法

导入transforms方法，并将MNIST数据集中transform改为transforms.ToTensor()：

执行的部分结果：

将transforms组合：

执行的部分结果：

结语

transfroms是一种常用的图像转换方法，他们可以通过Compose方法组合到一起，这样可以实现许多个transfroms对图像进行处理。transfroms方法提供图像的精细化处理，例如在分割任务的情况下 ，你必须建立一个更复杂的转换管道，这时transfroms方法是很有用的。