transform=T.Grayscale()img=T.ToPILImage()(img)img=transform(img) 3.1 tensor should be a torch tensor. Got <class ‘PIL.Image.Image’>. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 TypeError:tensor should be a torch tensor.Got<class'PIL.Image.Image'>. 肯定是需要tensor的图像操作传入...
把图片转换成tensor,一般采用torchvision.transforms函数。 import torchvision.transforms as transforms import cv2 img= cv2.imread('/home/tengfei/00000.jpg') print(img.shape) # numpy数组格式为(H,W,C) print(img) transf = transforms.ToTensor() img_tensor = transf(img) print(img_tensor.size()) #...
现在我们可以进行推理了。不要忘记将模型切换到评估模式并将其也复制到 GPU。结果,我们将得到对象属于哪个类的概率 tensor[1, 1000]。 model.eval() model.cuda() output = model(input) 为了获得人类可读的结果,我们需要后处理步骤。分类标签可以在imagenet_classes.txt中找到。计算Softmax以获得每个类别的百分比...
img_tensor = transf(img)再转换过程中正则化 在使⽤ transforms.ToTensor() 进⾏图⽚数据转换过程中会对图像的像素值进⾏正则化，即⼀般读取的图⽚像素值都是8 bit 的⼆进制，那么它的⼗进制的范围为 [0, 255]，⽽正则化会对每个像素值除以255，也就是把像素值正则化成 [0.0, 1.0]的...
Tensorto img && imge to tensor 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此,如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。
tensor转化为numpy 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftensor_to_np(tensor):img=tensor.mul(255).byte()img=img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1,2,0))returnimg 展示numpy格式图片 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
Tensor基本操作 1.numpy向量转tensor import numpy as np a=np.array([2,2,2,2,3]) b=torch.from_numpy(a) print(a)#[2 2 2 2 3] print(b)#tensor([2, 2, 2, 2, 3], dtype=torch.int32) 1. 2. 3. 4. 5. 2.列表转tensor ...
要将tensor图像数据转为opencv支持的图像数据,首先要了解opencv所支持的图像数据: image3=cv2.imread('pokeman/pikachu/00000000.jpg') print(image3) [[[231 189 144] [232 190 145] [232 190 145] ... [232 191 146] [232 191 146] [231 190 145]]] ...
, # 根据需要调整图像大小 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5]) # 标准归一化, p1.均值 p2.方差 ]) image_tensor = transform(img_np) if image_tensor.shape[0] == 1: image_tensor = image_tensor.repeat(3, 1, 1) res = { 'img_ten...
img = img.transpose(1, 2, 0) label_num = str(test_data[b'labels'][i]) o_dir = os.path.join(test_o_dir, label_num) my_mkdir(o_dir) img_name = label_num + '_' + str(i) + '.png' img_path = os.path.join(o_dir, img_name) ...