Python mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor用法及代碼示例

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

基礎：mxnet.gluon.block.HybridBlock

將圖像 NDArray 或一批圖像 NDArray 轉換為張量 NDArray。

將 [0, 255] 範圍內形狀 (H x W x C) 的圖像 NDArray 轉換為 [0, 1] 範圍內形狀 (C x H x W) 的 float32 張量 NDArray。

如果是批量輸入，則將 [0, 255] 範圍內的形狀 (N x H x W x C) 的批量圖像 NDArray 轉換為形狀 (N x C x H x W) 的 float32 張量 NDArray。

輸入：

data：：輸入具有 (H x W x C) 或 (N x H x W x C) 形狀和 uint8 類型的張量。

輸出：

out：：輸出具有 (C x H x W) 或 (N x C x H x W) 形狀和 float32 類型的張量。

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)>

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注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。