tensor直接保存 #!/usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8 _*_importtorchfromtorchvisionimportutils as vutilsdefsave_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, filename):"""将tensor保存为图片 :param input_tensor: 要保存的tensor :param filename: 保存的文件名"""assert(len(input_tensor.shape) ==...
save_image(tensor=images,filename='result/{}.jpg'.format(i),nrow=8) break 1.4 最终结果 成为4行8列图片 2 内置函数加载数据 2.1 数据需要存放的格式 每一个文件夹代表一类图片 2.2 需要包 from torchvision.utils import save_image from torchvision import datasets import torchvision.transforms as transfo...
def save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0): """Save a given Tensor into an image file. Args: tensor (Tensor or list): Image to be saved. If given a mini-batch tensor, saves the tensor as a grid of images by...
# 保存图像image.save("random_image.png")print("图像已保存!")# 提示用户图像已成功保存 1. 2. 3. 这段代码将生成的图像保存为 PNG 格式,保存路径为当前工作目录下的random_image.png。 总结 通过上述步骤,我们成功地将一个随机生成的 RGB Tensor 保存为图像。下面是整个过程的 Pie 图表示: 25%25%25%...
5 直接保存tensor格式图片 代码语言:javascript 复制 defsave_image(tensor,**para):dir='results'image=tensor.cpu().clone()# we clone the tensor to notdochanges on it image=image.squeeze(0)# remove the fake batch dimension image=unloader(image)ifnot osp.exists(dir):os.makedirs(dir)image.save...
im_numpy=tensor2im(im_grid) #转成numpy类型并反归一化 im_array=Image.fromarray(im_numpy) im_array.save(path) 2.数据读取代码dataLoader.py为: # coding:utf-8fromtorch.utils.data import DataLoader import utils import torch.utils.dataasdatafromPIL import Image ...
transforms.ToPILImage(mode="L")image1=transform1(np.uint8(tensor1.numpy()))# Image接受的图像格式必须为uint8,否则就会报错print(tensor1.size())print(image1)# image.show()image1.save("gray.jpg")# 1.2 Image2tensor tensor格式方便使用torch进行数据增强,也是模型训练的格式# 先剪切,再转为tensor...
17# All in tensors 18noise_vector = torch.from_numpy(noise_vector) 19class_vector = torch.from_numpy(class_vector) 20 21# If you have a GPU, put everything on cuda 22noise_vector = noise_vector.to('cuda') 23class_vector = class_vector.to('cuda') ...
im = read_image(image_path, resize_height, resize_width, normalization=True) im = im[np.newaxis, :] # 测试读出来的模型是否正确,注意这里传入的是输出和输入节点的tensor的名字,不是操作节点的名字 # out=sess.run("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0", feed_dict={'input:0': im,'keep_prob:...
再resize。RandomHorizontalFlip()：随机水平翻转给定的PIL Image。RandomVerticalFlip()：随机垂直翻转给定的PIL Image。ToPILImage()：将Tensor或numpy.ndarray转换为PIL Image。FiveCrop(size)：将给定的PIL图像裁剪成4个角落区域和中心区域。Pad(padding, fill=0, padding_mode=‘constant’)：对PIL边缘进行填充。