from torchvision.utils import save_image save_image(tensor , filename , padding =0) 1. 2. 3. 这个方法不仅可以保存图片,而且可以保存多个图片拼接后输出。但是对于不同通道不同类型,如RGB和灰度图,的图片,仍然有不方便使用的地方,于是我自己写了几个函数,适用于图片的输出保存、拼接
当处理图像数据时,有时我们需要保存图像并设置分辨率。PyTorch提供了torchvision.utils.save_image()函数来实现这个功能。这个函数可以保存一个批量的图像,并可以设置输出的图像大小(即分辨率)。它的基本用法如下: from torchvision import transforms, utils # 定义转换函数,将图像转换为张量 transform = transforms.Compose...
image = torch.rand(N,C,H,W)# 路径path = './' save_image(image, path)
定义损失函数。 使用训练数据训练模型。 使用测试数据测试网络。 定义卷积神经网络。 若要使用 PyTorch 构建神经网络,你将使用torch.nn包。 该包包含模块、可扩展类和构建神经网络所需的全部组件。 在本部分中,你将构建一个基本的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR10 数据集中的图像进行分类。
torchvision.utils.save_image(output.data,'%d.bmp'% (idx), padding=0) 但这种方式只能保存RGB彩色图像,如果网络的输出是单通道灰度图像,则该函数依然会输出三个通道,每个通道的数值都是相同的,即“伪灰度图像”,虽然从视觉效果上看不出区别,但是图像所占内存比正常情况大了两倍。
那是因为你的save_image函数中少了normalize=True这个参数,我花了好几个小时才找出来的这个bug!!!不要问为什么,我也不知道,好像这个bug网上也搜不到。 发布于 2021-09-08 23:45 PyTorch 图片保存 深度学习(Deep Learning) 赞同73 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
open("path/to/your/image.jpg") img_tensor = transform(img) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 3. 保存图像数据 在完成图像处理后,我们需要将处理后的数据保存到磁盘。PyTorch提供了简单的接口来保存图像数据。 3.1 保存图像 可以使用torchvision.utils.save_image函数来保存tensor格式的图像...
from torchvision.utils import save_image 数据加载和参数定义 pytorch内置集成了MNIST数据集。 # Device configuration device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Hyper-parameters latent_size = 64 hidden_size = 256 ...
from torchvision.utilsimportsave_imageimportosimportmatplotlib.pyplotasplt # 加载数据集 defget_data():# 将像素点转换到[-1,1]之间,使得输入变成一个比较对称的分布,训练容易收敛 data_tf=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5],[0.5])])train_dataset=datasets.MNIST(root='....
img = Image.open('test.jpg') transform = transforms.Grayscale() img = transform(img) 绘图 标准化 torchvision.transforms.Normalize(mean, std, inplace=False) 描述 用均值和标准差标准化数据,将数据映射到区间[-1, 1],能加快模型的收敛速度,一般加到ToTensor后面。仅限torch.Tensor类型。