pytorch 归一化与反归一化实例

yipeiwu_com5年前Python基础

ToTensor中就有转到0-1之间了。

# -*- coding:utf-8 -*-
 
 
import time
 
import torch
 
from torchvision import transforms
 
import cv2
 
transform_val_list = [
  # transforms.Resize(size=(160, 160), interpolation=3), # Image.BICUBIC
  transforms.ToTensor(),
  transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]
 
trans_compose = transforms.Compose(transform_val_list)
 
 
 
if __name__ == '__main__':
  std= [0.229, 0.224, 0.225]
  mean=[0.485, 0.456, 0.406]
  path="d:/2.jpg"
 
  data=cv2.imread(path)
  t1 = time.time()
  x = trans_compose(data)
  x[0]=x[0]*std[0]+mean[0]
  x[1]=x[1]*std[1]+mean[1]
  x[2]=x[2].mul(std[2])+mean[2]
 
  img = x.mul(255).byte()
  img = img.numpy().transpose((1, 2, 0))
  # torch.set_num_threads(3)
  # img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
  cv2.imshow("sdf", img)
  cv2.waitKeyEx()
  

这个测试时间:归一化与反归一化都需要7ms左右,

但是在多路摄像头中,可能比较慢。

 std= [0.229, 0.224, 0.225]
  mean=[0.485, 0.456, 0.406]
  path="d:/2.jpg"
 
  data=cv2.imread(path)
  t1 = time.time()
  start = time.time()
  x = trans_compose(data)
  print("gui", time.time() - start)
  for i in range(10):
    start=time.time()
 
    for i in range(len(mean)):
      # x[i]=x[i]*std[i]+mean[i]
      x[i]=x[i].mul(std[i])+mean[i]
    img = x.mul(255).byte()
    img = img.numpy().transpose((1, 2, 0))
 
    print("fan",time.time()-start)
  # torch.set_num_threads(3)
  # img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
  cv2.imshow("sdf", img)
  cv2.waitKeyEx()

以上这篇pytorch 归一化与反归一化实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

opencv实现简单人脸识别

opencv实现简单人脸识别

对于opencv 它提供了许多已经练习好的模型可供使用,我们需要通过他们来进行人脸识别 参考了网上许多资料  假设你已经配好了开发环境 ,在我之前的博客中由开发环境的配置。 项...

python原始套接字编程示例分享

python原始套接字编程示例分享

下面开始构造HTTP数据包, IP层和TCP层使用python的Impacket库,http内容自行填写。 复制代码 代码如下:#!/usr/bin/env python#-------...

pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例

代码如下,U我认为对于新手来说最重要的是学会rnn读取数据的格式。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 9 08:53:25...

python 垃圾收集机制的实例详解

 python 垃圾收集机制的实例详解 pythonn垃圾收集方面的内容如果要细讲还是挺多的,这里只是做一个大概的概括 Python最主要和绝大多数时候用的都是引用计数,每一个...

巧用Python装饰器 免去调用父类构造函数的麻烦

先看一段代码: 复制代码 代码如下: class T1(threading.Thread): def __init__(self, a, b, c): super(T1, self)._...