Python mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor用法及代码示例

用法: class mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor

基础：mxnet.gluon.block.HybridBlock

将图像 NDArray 或一批图像 NDArray 转换为张量 NDArray。

将 [0, 255] 范围内形状 (H x W x C) 的图像 NDArray 转换为 [0, 1] 范围内形状 (C x H x W) 的 float32 张量 NDArray。

如果是批量输入，则将 [0, 255] 范围内的形状 (N x H x W x C) 的批量图像 NDArray 转换为形状 (N x C x H x W) 的 float32 张量 NDArray。

输入：

data：：输入具有 (H x W x C) 或 (N x H x W x C) 形状和 uint8 类型的张量。

输出：

out：：输出具有 (C x H x W) 或 (N x C x H x W) 形状和 float32 类型的张量。

例子：

>>> transformer = vision.transforms.ToTensor()
>>> image = mx.nd.random.uniform(0, 255, (4, 2, 3)).astype(dtype=np.uint8)
>>> transformer(image)
[[[ 0.85490197  0.72156864]
  [ 0.09019608  0.74117649]
  [ 0.61960787  0.92941177]
  [ 0.96470588  0.1882353 ]]
 [[ 0.6156863   0.73725492]
  [ 0.46666667  0.98039216]
  [ 0.44705883  0.45490196]
  [ 0.01960784  0.8509804 ]]
 [[ 0.39607844  0.03137255]
  [ 0.72156864  0.52941179]
  [ 0.16470589  0.7647059 ]
  [ 0.05490196  0.70588237]]]
<NDArray 3x4x2 @cpu(0)>

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。