cv2.imwrite(filename, input_tensor) tensor转pillow保存 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
def imshow(tensor, title=None):image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on itimage = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimensionimage = unloader(image)plt.imshow(image)if title is not None:plt.title(title)plt.pause(0.001) # pause a bit so that...
一张正常的图,或者说是人眼习惯的图是这样的: 但是,为了神经网络更快收敛,我们在深度学习网络过程中通常需要将读取的图片转为tensor并归一化(此处的归一化指transforms.Normalize()操作)输入到网络中进行系列操作。 如果将转成的tensor再直接转为图片,就会变成下图,和我们眼睛看到是不一样感觉。 这是因为,将图片转...
(0) # 255也可以改为256 def tensor_to_np(tensor):img = tensor.mul(255).byte() img = img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1, 2, 0)) return img def show_from_cv(img, title=None): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure() plt.imshow(img) if title is ...
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) ...
definfer_image(model,tensor_image):# 将Tensor移动到GPU(如果可用)iftorch.cuda.is_available():model=model.to('cuda')tensor_image=tensor_image.to('cuda')withtorch.no_grad():# 在推理时关闭梯度计算outputs=model(tensor_image)_,predicted=torch.max(outputs.data,1)returnpredicted.item() ...
1 PIL读取图片转化为Tensor # 输入图片地址 # 返回tensor变量 def image_loader(image_name): image = Image.open(image_name).convert('RGB') image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float) 2将PIL图片转化为Tensor
在这种情况下，我们最终的图像 tensor 将会是 512 * 512 * 3 * sizeof(float32) = 3,145,728 字节。与批处理大小相乘，结果是 100,663,296 字节，大约 100Mb； 除了图像之外，我们还需要提供 ground-truth 掩膜。它们各自的大小为（默认情况下，掩膜的类型是 long，8 个字节）——512 * 512 * 1 * 8...
PILImage转到torch Tensor之后为什么要做把通道数挪到第一,我看了normalize的源码是确实是对CHW这样排列的tensor做运算,但是normalize为什么要这样设计?单看函数名,ToTorch只需要把数据类型换一下,没必要做形状变化。就因为ToTorch这一步,后续还要用transpose把形状转回来,那用ToTorch转换形状岂不是多此一举? 答: ...
参考链接-Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化 下面是整理的 cv、PIL 读取图片,然后PIL2tensor、Tensor2PILImage、tensor2numpy相互转化的代码,建议直接复制运行,观察输出 : torch1.1.0 ,torchvision 0.3.0 from torchvisionimporttransformsfromPILimportImageimportcv2importosimportnumpyasnpif__name__=='__main_...