在PyTorch中,将tensor保存为图片的过程通常涉及几个关键步骤:调整tensor的数据范围、转换为PIL图像可接受的格式,并使用PIL库进行保存。以下是详细步骤和相应的代码示例: 1. 调整Tensor的数据范围 在将tensor保存为图片之前,通常需要将tensor的数据范围调整到合适的区间。对于大多数图像格式,像素值通常位于[0, 1]或[0...
tensor数据类型保存时不用再转为PIL.Image或numpy.ndarray,pytorch直接给我们写好了一个方法。 torchvision.utils.save_image(tensor, fp) → None 描述 直接将tensor数据保存为图像。 参数 tensor(Tensor or list):待保存的tensor数据。如果给以一个四维的mini-batch的tensor,将调用网格方法,然后再保存到本地。 fp...
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...
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...
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{...
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)...
Example usage is given in this notebook torchvision.utils.save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False) 将给定的Tensor保存成image文件。如果给定的是mini-batch tensor,那就用make-grid做成雪碧图,再保存。
1 PIL读取图片转化为Tensor 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 输入图片地址 # 返回tensor变量 defimage_loader(image_name):image=Image.open(image_name).convert('RGB')image=loader(image).unsqueeze(0)returnimage.to(device,torch.float) ...
image_tensor.cuda() # 将输入变为变量 input = Variable(image_tensor) # 预测图像的类 output = model(input) index = output.data.numpy().argmax() return index 上面的代码包含了我们在训练和评估模型阶段所用的同样组件。可以查看上面代码中的注释。
, # 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...