decode(image_data) # run on GPU assert image_tensor.is_cuda # 使用 torchvision.transform 的图像预处理算子 import torchvision transform = torchvision.transform.Resize((224, 224)) resized_tensor = transform(image_tensor.permute((2, 0, 1))) # run on GPU 同时支持 batch decode 和 多线程 ...
for i, index in enumerate(sortID[0:returnNum]): imgList.append(names[index].decode('utf-8')) print("name:{}, score:{}".format(names[index].decode('utf-8'), sort_score[i])) print("花费时间", time.time()-start) print("返回top %d图像排序list" % returnNum, imgList) 1. 2. ...
#读取图像的原始图像 这里可能会出现decode‘utf-8’的error读用rb就搞定 #读入的为二进制流, ./yangmi.jpg 为当前程序文件夹的图片途径 #tf.gfile.FastGFile为tf自带的读取数据的操作函数 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('./Kyrie_Irving.jpg', 'rb',).read() with tf.Session() as sess: #对...
"""Decode image feature vectors and generates captions.""" embeddings = self.embed(captions) embeddings = torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings), 1) packed = pack_padded_sequence(embeddings, lengths, batch_first=True) hiddens, _ = self.lstm(packed) outputs = self.linear(hiddens[0])...
# self.decode3 = sm.DecoderBlock(params, se_block_type=se.SELayer.CSSE) # self.decode4 = sm.DecoderBlock(params, se_block_type=se.SELayer.CSSE) # self.encode1 = EncoderBlock(params, se_block_type=se.ChannelSELayer) self.encode1 = EncoderBlock(params, se_block_type=se.SELayer.CSS...
#img_data = sess.run(tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)) img_data = sess.run(tf.image.rgb_to_grayscale(img_data)) #灰度化print('大小:{}'.format(img_data.shape))print("类型:%s"%type(img_data))print(img_data) https://juejin.cn/s/python%E8%AF%BB%E5%8F%96%E5%9B%BE%E7%...
tf.io.read_file()这个得到的返回值是二进制格式,所以需要下面的tf.image.decode_jpeg进行一个解码; decode_jpeg的第一个参数就是读取的二进制文件,然后channels是输出的图片的通道数,3就是RPB三个通道,如果是1的话,就是灰度图片,ratio是图片大小的一个缩小比例,默认是1,可以是2和4,一会看一下ratio=2的情况...
tf.io.read_file()这个得到的返回值是二进制格式,所以需要下面的tf.image.decode_jpeg进行一个解码; decode_jpeg的第一个参数就是读取的二进制文件,然后channels是输出的图片的通道数,3就是RPB三个通道,如果是1的话,就是灰度图片,ratio是图片大小的一个缩小比例,默认是1,可以是2和4,一会看一下ratio=2的情况...
"""Decode image feature vectors and generates captions.""" embeddings = self.embed(captions) embeddings = torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings),1) packed = pack_padded_sequence(embeddings, lengths, batch_first=True) hiddens, _ = self.lstm(packed) ...
# self.decode4 = sm.DecoderBlock(params, se_block_type=se.SELayer.CSSE) # self.encode1 = EncoderBlock(params, se_block_type=se.ChannelSELayer) self.encode1=EncoderBlock(params, se_block_type=se.SELayer.CSSE) params["num_channels"] =params["num_filters"] ...