PIL_img=Image.fromarray(array) 三、可能遇到的问题 3.1 img should be PIL Image. Got <class ‘torch.Tensor’> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 TypeError:img should bePILImage.Got<class'torch.Tensor'> 这个问题,网上大部分博文甚至stackoverflow上说的都是transforms.Compose(transforms...
img = Image.open(root+fn).convert('RGB') #按照path读入图片from PIL import Image # 按照路径读取图片 if self.transform is not None: img = self.transform(img) #是否进行transform return img,label #return很关键,return回哪些内容,那么我们在训练时循环读取每个batch时,就能获得哪些内容 def __len__...
filename \= root\_dir + '/Oasis\_Data/disc1/OAS1\_00'+ str\(i\) + '\_MR1/PROCESSED/MPRAGE/T88\_111/OAS1\_00' + str\(i\) + '\_MR1\_mpr\_n3\_anon\_111\_t88\_masked\_gfc.img' else: filename \= root\_dir + '/Oasis\_Data/disc1/OAS1\_00'+ str\(i\) + '\_...
img_width=int(width*img_height/height) from keras.applications import vgg19 def preprocess_image(image_path):#处理图像,转化为vgg19接受的输入张量 img = load_img(image_path, target_size=(img_height, img_width)) img = img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = vgg19....
for img, _ in dataset:img = np.asarray(img) # change PIL Image to numpy arraymean_b += np.mean(img[:, :, 0])mean_g += np.mean(img[:, :, 1])mean_r += np.mean(img[:, :, 2]) mean_b /= len(dataset)mean_g /= len(dataset)mean_r /...
batch_t=torch.unsqueeze(img_t,0) 现在我们准备运行我们的模型。 2.1.5 运行! 在深度学习领域,对新数据运行经过训练的模型的过程称为推断。为了进行推断,我们需要将网络设置为eval模式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行
toarray()) (二)DataLoader类 有了Dataset创建的数据集后,用DataLoader就可以加载数据集了。很多情况下,需要进行 mini-batch 的计算,即组装成一个个小的批量 class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, # 每个epoch是否乱序 sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, ...
http as httpclientfrom PIL import Image triton_client = httpclient.InferenceServerClient(url='127.0.0.1:8000') image = Image.open("image.jpg")image = image.resize((224, 224))image = np.asarray(image)image = image / 255image = np.expand_dims(image, axis=0)# Transpose NHWC to ...
float().to(device) im = im.view(1,3,224,224) tmp = np.array(model.avgpool(model.features(im))[0,:,0,0].detach().cpu().\ numpy()) dists2 = np.sum(np.abs(results - tmp), axis=1) 让我们绘制训练图像与验证图像以及无关(随机)图像之间距离分布: import seaborn as sns df = ...
orig_img = Image.open(Path('image/000001.tif')) torch.manual_seed(0) # 设置 CPU 生成随机数的 种子 ,方便下次复现实验结果 print(np.asarray(orig_img).shape) #(800, 800, 3) #图像大小的调整 resized_imgs = [T.Resize(size=size)(or...