mindspore.dataset.vision.ToType

class mindspore.dataset.vision.ToType(data_type)[源代码]

将输入转换为指定的MindSpore数据类型或NumPy数据类型。

效果同 mindspore.dataset.transforms.TypeCast 。

说明

此操作默认通过 CPU 执行，也支持异构加速到 GPU 或 Ascend 上执行。

参数：

  • data_type (Union[mindspore.dtype, numpy.dtype]) - 输出图像的数据类型，例如 numpy.float32 。

异常：

  • TypeError - 当 data_type 的类型不为 mindspore.dtype 或 numpy.dtype 。

支持平台：

CPU GPU Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.vision as vision
>>> import numpy as np
>>> from mindspore.dataset.transforms import Compose
>>>
>>> # Use the transform in dataset pipeline mode
>>> data = np.random.randint(0, 255, size=(1, 100, 100, 3)).astype(np.uint8)
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["image"])
>>> transforms_list = Compose([vision.RandomHorizontalFlip(0.5),
...                            vision.ToTensor(),
...                            vision.ToType(np.float32)])
>>> # apply the transform to dataset through map function
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns="image")
>>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True):
...     print(item["image"].shape, item["image"].dtype)
...     break
(3, 100, 100) float32
>>>
>>> # Use the transform in eager mode
>>> data = np.array([2.71606445312564e-03, 6.3476562564e-03]).astype(np.float64)
>>> output = vision.ToType(np.float32)(data)
>>> print(output, output.dtype)
[0.00271606 0.00634766] float32
教程样例：