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pytorch 歸一化與反歸一化實(shí)例

發(fā)布時(shí)間：2020-10-25 19:52:08 來源：腳本之家 閱讀：161 作者：ShellCollector 欄目：開發(fā)技術(shù)

ToTensor中就有轉(zhuǎn)到0-1之間了。

# -*- 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()

這個(gè)測(cè)試時(shí)間：歸一化與反歸一化都需要7ms左右，

但是在多路攝像頭中，可能比較慢。

 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()

以上這篇pytorch 歸一化與反歸一化實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持億速云。

向AI問一下細(xì)節(jié)

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