如果你需要将转换后的PIL Image对象保存为文件,可以使用PIL Image的 save 方法。以下是一个示例: python # 保存PIL Image为文件 pil_image.save('output_image.jpg') 总结 将PyTorch中的Tensor转换为图像可以使用 torchvision.transforms.ToPILImage 类。转换后的PIL Image对象可以进行进一步的处理或保存为文件,以便...
def save_image(tensor, **para):dir = 'results'image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on itimage = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimensionimage = unloader(image)if not osp.exists(dir):os.makedirs(dir)image.save('results_{}/s{}-c{}-l{...
在pytorch的设定中有tensor类型变量,不可直接查看和保存图片。 虽然有 torchvision.utils.save_image 方法可以方便地保存tensor类型图片,调用方法如下: 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...
defsave_image_tensor2pillow(input_tensor: torch.Tensor, filename):"""将tensor保存为pillow :param input_tensor: 要保存的tensor :param filename: 保存的文件名"""assert(len(input_tensor.shape) == 4andinput_tensor.shape[0] == 1)#复制一份input_tensor =input_tensor.clone().detach()#到cpuin...
那么如何保存真正的灰度图像?首先转入save_image()函数进行探究: 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 ...
pytorch tensor 保存图片 自带的 from torchvision.utils import save_image 1. img=im_data.data img-=img.min() img/=img.max() img*=255 img=img.cpu() img=img.squeeze(). npimg=img.permute(1,2,0).numpy().astype('uint8') plt.imsave('data/images/'+str(uuid1())+'.jpg',npimg)...
def save_image(tensor, **para): dir = 'results' image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension image = unloader(image) if not osp.exists(dir): os.makedirs(dir) image.save('results_{}/s{...
5 直接保存tensor格式图片 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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)...
img=transforms.ToPILImage()(img)#将tensor转化为图像 img.show() 03 损失函数 下一步是定义我们的损失函数,为了实现神经风格迁移,我们需要定义一个关于生成图像(Generated image)G的损失函数,用于评价生成图像的好坏。通过最小化损失函数的方式,来生成所要的图像。损失函数需要分成两部分,一个是内容损失函数,它是...
image=Image.open(img_path)image.save('PIL_default.jpg')print('type(image): ',type(image))print('PIL image.size: ',image.size)print()# PIL2tensor img_tensor=test_transform(image)#(C,H,W),通道顺序(R,G,B)print('PIL2tensor type: ',type(img_tensor))print('PIL2tensor shape: ',im...