DEV Community
·
PyTorch中的ToDtype（1）
💡
原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
本文介绍了如何将PIL图像转换为PyTorch图像，包括使用ToDtype()设置数据类型和缩放值，讨论了不同数据类型的转换及其限制，并提供了示例代码。
🎯
关键要点
-
本文介绍如何将PIL图像转换为PyTorch图像。
-
使用ToDtype()设置数据类型和缩放值。
-
ToDtype()可以将图像、视频或张量转换为指定的数据类型。
-
可以使用字典进行更具体的转换。
-
如果scale参数为True，图像、视频或张量的值将缩放到[0.0, 1.0]。
-
ToDtype(dtype, scale=True)是ConvertImageDtype(dtype)的推荐替代方案。
-
提供了示例代码，展示如何使用ToDtype()进行转换。
-
示例代码中使用了OxfordIIITPet数据集。
-
转换后的数据类型和缩放值会影响转换的结果。
❓
延伸问答
如何将PIL图像转换为PyTorch图像？
可以使用ToDtype()函数将PIL图像转换为PyTorch图像，并设置数据类型和缩放值。
ToDtype()函数的作用是什么？
ToDtype()函数用于将图像、视频或张量转换为指定的数据类型，并可以选择性地缩放值。
使用ToDtype()时，scale参数的作用是什么？
如果scale参数为True，图像、视频或张量的值将缩放到[0.0, 1.0]。
ToDtype()与ConvertImageDtype()有什么区别？
ToDtype(dtype, scale=True)是ConvertImageDtype(dtype)的推荐替代方案，后者已被弃用。
如何使用字典进行更具体的转换？
可以使用字典指定不同数据类型的转换，例如dtype={tv_tensors.Image: torch.float32, tv_tensors.Mask: torch.int64, 'others': None}。
转换后的数据类型和缩放值会有什么影响？
转换后的数据类型和缩放值会直接影响转换的结果，可能导致不同的输出。
➡️
