torchvision.transforms 数据预处理：ToTensor()_totensor的作用

ToTensor() 是pytorch中的数据预处理函数，包含在 torchvision.transforms 模块下。一般用于处理图像数据，所以其处理对象是 PIL Image 和 numpy.ndarray 。

1、ToTensor() 函数的作用

必须要声明不能只看函数名，就以为 ToTensor() 只是将图像转为 tensor。

ToTensor() 函数的源码：
 

class ToTensor:
    """Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. This transform does not support torchscript.
    Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range
    [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W) in the range [0.0, 1.0]
    if the PIL Image belongs to one of the modes (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1)
    or if the numpy.ndarray has dtype = np.uint8
    In the other cases, tensors are returned without scaling.
    .. note::
        Because the input image is scaled to [0.0, 1.0], this transformation should not be used when
        transforming target image masks. See the `references`_ for implementing the transforms for image masks.
    .. _references: https://github.com/pytorch/vision/tree/main/references/segmentation
    """

大意是：

（1）将 PIL Image 或 numpy.ndarray 转为 tensor

（2）如果 PIL Image 属于 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1) 中的一种图像类型，或者 numpy.ndarray 格式数据类型是 np.uint8 ，则将 [0, 255] 的数据转为 [0.0, 1.0] ，也就是说将所有数据除以 255 进行归一化。

（3）将 HWC 的图像格式转为 CHW 的 tensor 格式。CNN训练时需要的数据格式是[N,C,N,W]，也就是说经过 ToTensor() 处理的图像可以直接输入到CNN网络中，不需要再进行reshape。
 

这是一个非常常用的转换。在PyTorch中，我们主要处理张量形式的数据。如果输入数据是NumPy数组或PIL图像的形式，我们可以使用ToTensor将其转换为张量格式。最后一个张量的形式是（C * H * W）。同时，还执行从0–255到0–1的范围内的缩放操作。

2、ToTensor() 的使用

（1）np.array 整型的默认数据类型为 np.int32，经过 ToTensor() 后数值不变，不进行归一化。
（2）np.array 整型的默认数据类型为 np.float64，经过 ToTensor() 后数值不变，不进行归一化。
（3）opencv 读取的图像格式为 np.array，其数据类型为 np.uint8。
    经过 ToTensor() 后数值由 [0,255] 变为 [0,1]，通过将每个数据除以255进行归一化。
（4）经过 ToTensor() 后，HWC 的图像格式变为 CHW 的 tensor 格式。
（5）np.uint8 和 np.int8 不一样，uint8是无符号整型，数值都是正数。
（6）ToTensor() 可以处理任意 shape 的 np.array，并不只是三通道的图像数据。

（1） np.uint8 类型

import numpy as np
from torchvision import transforms
 
data = np.array([
    [0, 5, 10, 20, 0],
    [255, 125, 180, 255, 196]
], dtype=np.uint8)
 
tensor = transforms.ToTensor()(data)
print(tensor)
"""
tensor([[[0.0000, 0.0196, 0.0392, 0.0784, 0.0000],
         [1.0000, 0.4902, 0.7059, 1.0000, 0.7686]]])
"""

（2）非 np.uint8 类型

import numpy as np
from torchvision import transforms
 
data = np.array([
    [0, 5, 10, 20, 0],
    [255, 125, 180, 255, 196]
])      # data.dtype = int32
 
tensor = transforms.ToTensor()(data)
print(tensor)
"""
tensor([[[  0,   5,  10,  20,   0],
         [255, 125, 180, 255, 196]]], dtype=torch.int32)
"""

原文链接：

torchvision.transforms 数据预处理：ToTensor()_ctrl A_ctrl C_ctrl V的博客-CSDN博客

用于记录，方便自己查阅