fn, label = self.imgs[index] #fn是图片path #fn和label分别获得imgs[index]也即是刚才每行中word[0]和word[1]的信息 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t...
例如一个最简单的客户端：#/usr/bin/env python3 import numpy as npimport tritonclient.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...
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, ...
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 = v2.functional.rotate(orig_img, angle) # To rotate image randomly given two range; ps - here max_range > min_range max_range, min_range = 180, 0 img = v2.RandomRotation(degrees=(min_range, max_range))(orig_img) 您可以在设定的旋转角度或范围(最小和最大)上随机旋转图像。 随...
rgb_std = np.array([0.229, 0.224, 0.225]) def preprocess(PIL_img, image_shape): # 预处理函数 process = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Resize(image_shape), torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize(mean=rgb_mean, std=rgb_std)]) ...
在我们开始深入使用PyTorch之前,让我们先了解一些基础概念和操作。这一部分将涵盖PyTorch的基础,包括tensor操作、GPU加速以及自动求导机制。 2.1 Tensor操作 Tensor是PyTorch中最基本的数据结构,你可以将其视为多维数组或者矩阵。PyTorch tensor和NumPy array非常相似,但是tensor还可以在GPU上运算,而NumPy array则只能在CPU上...
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...
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 /...
defim_convert(tensor):""" Display a tensor as an image. """image=tensor.to("cpu").clone().detach()image=image.numpy().squeeze()image=image.transpose(1,2,0)image=image*np.array((0.229,0.224,0.225))+np.array((0.485,0.456,0.406))image=image.clip(0,1)returnimage ...