torchvision.transforms.Compose之二

鉴于上一篇反响不错，寡人决定将其中的transform都拿出来搞搞，依旧以我哥为例说明，

【哈喽，各位小粉丝好，我是你们深爱的小明哥GBM，Great Boss Man，一个当大老板的男人，哈哈】

够了，Compose中套Compose，这个东西还能玩一年啊？？？？！！

1-我不知道这个堆叠是怎么产生的，因为是顺序执行transform，所以只有一个img【Image 对象 】

>>> np.all(np.array(img)==np.concatenate([img], axis=2))
True

不知其所言。除非img是Image 对象列表，不妨试试，仅仅是通道数的堆叠

>>> np.concatenate([img,img], axis=2).shape
(360, 473, 6)

2-Torch tensor转换

这一步是在上一步的基础上的转换，如果通道没有堆叠，则这一步会出错。

经过试验，这些transform只是一些函数，其实并无什么用。

与分布实现结果 一样【已经拿多个Image对象试验】

>>> torch.all(my_tdata==tdata)
tensor(True)
>>> torch.equal(my_tdata,tdata)
True

 

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