Python utils.preprocess_batch方法代碼示例

本文整理匯總了Python中utils.preprocess_batch方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python utils.preprocess_batch方法的具體用法？Python utils.preprocess_batch怎麽用？Python utils.preprocess_batch使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類utils的用法示例。

在下文中一共展示了utils.preprocess_batch方法的6個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。

示例1: evaluate

# 需要導入模塊: import utils [as 別名]
# 或者: from utils import preprocess_batch [as 別名]
def evaluate(args):
    if args.cuda:
        ctx = mx.gpu(0)
    else:
        ctx = mx.cpu(0)
    # images
    content_image = utils.tensor_load_rgbimage(args.content_image,ctx, size=args.content_size, keep_asp=True)
    style_image = utils.tensor_load_rgbimage(args.style_image, ctx, size=args.style_size)
    style_image = utils.preprocess_batch(style_image)
    # model
    style_model = net.Net(ngf=args.ngf)
    style_model.load_parameters(args.model, ctx=ctx)
    # forward
    style_model.set_target(style_image)
    output = style_model(content_image)
    utils.tensor_save_bgrimage(output[0], args.output_image, args.cuda)

開發者ID:awslabs，項目名稱:dynamic-training-with-apache-mxnet-on-aws，代碼行數:18，代碼來源:main.py

示例2: evaluate

# 需要導入模塊: import utils [as 別名]
# 或者: from utils import preprocess_batch [as 別名]
def evaluate(args):
    if args.cuda:
        ctx = mx.gpu(0)
    else:
        ctx = mx.cpu(0)
    # images
    content_image = utils.tensor_load_rgbimage(args.content_image,ctx, size=args.content_size, keep_asp=True)
    style_image = utils.tensor_load_rgbimage(args.style_image, ctx, size=args.style_size)
    style_image = utils.preprocess_batch(style_image)
    # model
    style_model = net.Net(ngf=args.ngf)
    style_model.load_params(args.model, ctx=ctx)
    # forward
    style_model.set_target(style_image)
    output = style_model(content_image)
    utils.tensor_save_bgrimage(output[0], args.output_image, args.cuda)

開發者ID:StacyYang，項目名稱:MXNet-Gluon-Style-Transfer，代碼行數:18，代碼來源:main.py

示例3: evaluate

# 需要導入模塊: import utils [as 別名]
# 或者: from utils import preprocess_batch [as 別名]
def evaluate(args):
    if args.cuda:
        ctx = mx.gpu(0)
    else:
        ctx = mx.cpu(0)
    # images
    content_image = utils.tensor_load_rgbimage(args.content_image,ctx, size=args.content_size, keep_asp=True)
    style_image = utils.tensor_load_rgbimage(args.style_image, ctx, size=args.style_size)
    style_image = utils.preprocess_batch(style_image)
    # model
    style_model = net.Net(ngf=args.ngf)
    style_model.load_params(args.model, ctx=ctx)
    # forward
    style_model.setTarget(style_image)
    output = style_model(content_image)
    utils.tensor_save_bgrimage(output[0], args.output_image, args.cuda)

開發者ID:mahyarnajibi，項目名稱:SNIPER-mxnet，代碼行數:18，代碼來源:main.py

示例4: _init_inputs

# 需要導入模塊: import utils [as 別名]
# 或者: from utils import preprocess_batch [as 別名]
def _init_inputs(self):
        preproc_func = self.preproc_func
        input_shape = self.input_shape
        # Define input TF placeholder
        with tf.device('/gpu:0'):
            x_pre = tf.placeholder(tf.float32, shape=input_shape, name='x')
            x = preprocess_batch(x_pre, preproc_func)
            y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(self.batch_size, 10),
                               name='y')

        self.g0_inputs = {'x_pre': x_pre, 'x': x, 'y': y}

開發者ID:StephanZheng，項目名稱:neural-fingerprinting，代碼行數:13，代碼來源:trainer.py

示例5: stylize

# 需要導入模塊: import utils [as 別名]
# 或者: from utils import preprocess_batch [as 別名]
def stylize(args):
    content_image = utils.tensor_load_rgbimage(args.content_image, scale=args.content_scale)
    content_image = content_image.unsqueeze(0)

    if args.cuda:
        content_image = content_image.cuda()
    content_image = Variable(utils.preprocess_batch(content_image), volatile=True)
    style_model = TransformerNet()
    style_model.load_state_dict(torch.load(args.model))

    if args.cuda:
        style_model.cuda()

    output = style_model(content_image)
    utils.tensor_save_bgrimage(output.data[0], args.output_image, args.cuda)

開發者ID:abhiskk，項目名稱:fast-neural-style，代碼行數:17，代碼來源:neural_style.py

示例6: _init_inputs

# 需要導入模塊: import utils [as 別名]
# 或者: from utils import preprocess_batch [as 別名]
def _init_inputs(self):
    preproc_func = self.preproc_func
    input_shape = self.input_shape
    # Define input TF placeholder
    with tf.device('/gpu:0'):
      x_pre = tf.placeholder(tf.float32, shape=input_shape, name='x')
      x = preprocess_batch(x_pre, preproc_func)
      y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(self.batch_size, 10),
                         name='y')

    self.g0_inputs = {'x_pre': x_pre, 'x': x, 'y': y}

開發者ID:tensorflow，項目名稱:cleverhans，代碼行數:13，代碼來源:trainer.py

注：本文中的utils.preprocess_batch方法示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔管理平台，相關代碼片段篩選自各路編程大神貢獻的開源項目，源碼版權歸原作者所有，傳播和使用請參考對應項目的License；未經允許，請勿轉載。