要计算张量元素的逻辑函数，我们使用 `torch.special.expit()` 方法。它返回一个新的张量，其中包含逐元素计算的逻辑函数。它接受任何维度的火炬张量。我们也可以应用 `torch.sigmoid()` 方法来计算张量元素的逻辑函数。它是 `torch.special.expit()` 方法的别名。语法 `torch.special.expit(input)` `torch.sigmoid(input)` 其中 `input` 是任何维度的火炬张量。步骤我们可以使用以下步骤来逐元素计算张量的逻辑 sigmoid 函数 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库都是 torch。确保您已安装它。`import ... 阅读更多

要计算张量的误差函数，我们使用 `torch.special.erf()` 方法。它返回一个包含计算出的误差函数的新张量。它接受任何维度的火炬张量。它也称为高斯误差函数步骤我们可以使用以下步骤来逐元素计算张量的误差函数 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库都是 torch。确保您已安装它。`import torch` 定义一个火炬张量。这里我们定义一个具有随机数的 2D 张量。`tensor = torch.randn(2, 3, 3)` 使用 `torch.special.erf(tensor)` 计算上述定义的张量的误差函数。可选地 ... 阅读更多

要计算输入张量的逐元素熵，我们使用 `torch.special.entr()` 方法。它返回一个包含逐元素计算的熵的新张量。如果张量的元素为负，则熵为负无穷大。如果张量的元素为零，则熵为零。正数元素的熵计算为元素与其自然对数的乘积的负值。它接受任何维度的火炬张量。步骤我们可以使用以下步骤来逐元素计算张量的熵 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库都是 torch。确 ... 阅读更多

`ToPILImage()` 变换将火炬张量转换为 PIL 图片。`torchvision.transforms` 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。`ToPILImage()` 接受形状为 [C, H, W] 的火炬张量，其中 C、H 和 W 分别是相应 PIL 图片的通道数、图片高度和宽度。步骤我们可以使用以下步骤将火炬张量转换为 PIL 图片 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch、Pillow 和 torchvision。确保您已安装它们。`import torch ... 阅读更多

`RandomErasing()` 变换会在输入图像中随机选择一个矩形区域并擦除其像素。`torchvision.transforms` 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。`RandomErasing()` 变换仅接受任何大小的张量图像。张量图像是一个火炬张量。由于此变换仅支持张量图像，因此应首先将 PIL 图片转换为火炬张量。应用 `RandomErasing()` 变换后，我们将火炬张量图像转换为 PIL 图片。步骤我们可以使用以下步骤在输入图像中随机选择一个矩形区域并 ... 阅读更多

`Normalize()` 变换使用均值和标准差归一化图像。`torchvision.transforms` 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。`Normalize()` 仅接受任何大小的张量图像。张量图像是一个火炬张量。张量图像可以有 n 个通道。`Normalize()` 变换会为每个通道归一化张量图像。由于此变换仅支持张量图像，因此应首先将 PIL 图片转换为火炬张量。应用 `Normalize()` 变换后，我们将归一化的火炬张量转换为 PIL 图片。步骤我们可以使用 ... 阅读更多

`RandomInvert()` 变换会以给定概率随机反转图像的颜色。`torchvision.transforms` 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。`RandomInvert()` 接受 PIL 和张量图像或张量图像批次。张量图像是一个形状为 [3, H, W] 的 PyTorch 张量，其中 H 是图像高度，W 是图像宽度。张量图像批次也是一个具有 [B, 3, H, W] 形状的火炬张量，其中 B 是批次中的图像数量。语法 `torchvision.transforms.RandomInvert(p)(img)` 它会返回随机颜色反转的 ... 阅读更多

`torchvision.transforms` 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。`GaussianBlur()` 变换用于使用随机选择的 Gaussian 模糊来模糊图像。`GaussianBlur()` 变换接受 PIL 和张量图像或张量图像批次。张量图像是一个形状为 [3, H, W] 的 PyTorch 张量，其中 H 是图像高度，W 是图像宽度。张量图像批次也是一个具有 [B, 3, H, W] 形状的火炬张量，其中 B 是批次中的图像数量。语法 `torchvision.transforms.GaussianBlur(kernel_size, sigma=(0.1, .2))(img)` `kernel_size` – ... 阅读更多

`Resize()` 变换会将输入图像调整为给定大小。它是 `torchvision.transforms` 模块提供的变换之一。`Resize()` 接受 PIL 和张量图像。张量图像是一个形状为 [C, H, W] 的火炬张量，其中 C 是通道数，H 是图像高度，W 是图像宽度。此变换还接受张量图像批次，这是一个具有 [B, C, H, W] 形状的张量，其中 B 是批次中的图像数量。如果图像既不是 PIL 图像也不是张量图像，则我们首先转换 ... 阅读更多

我们应用 `RandomVerticalFlip()` 变换以给定概率随机角度垂直翻转图像。它是 `torchvision.transforms` 模块提供的变换之一。此模块包含许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。`RandomVerticalFlip()` 接受 PIL 和张量图像。张量图像是一个形状为 [C, H, W] 的火炬张量，其中 C 是通道数，H 是图像高度，W 是图像宽度。语法 `torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p)(img)` 如果 p = 1，则返回垂直翻转的图像。如果 p = 0，则返回原始图像。如果 ... 阅读更多