torchvision.utils.make_grid函数是PyTorch库中的一个非常有用的工具,它可以将多个图像数据组织成网格(grid)形式,方便我们进行查看和比较。 torchvision.utils.make_grid函数简介 make_grid函数接受一系列图像张量(Tensor)作为输入,并将它们排列成一个二维网格。每个图像张量都应该具有相同的形状,
vutils.imshow(grid) 在这个示例中,make_grid()函数将4个3x3的RGB图像组合成一个2x2的网格图像,并在每个图像之间添加了2个像素的填充。 应用场景 make_grid()函数在多个场景中都非常有用: 数据可视化:当你处理大量的图像数据时,使用make_grid()可以将一批图像组合成一个网格,从而更方便地观察数据的分布和特性。
Pytorch torchvision.utils.make_grid()用法 make_grid的作用是将若干幅图像拼成一幅图像。其中padding的作用就是子图像与子图像之间的pad有多宽。 这是padding为0的结果 这是padding为2的结果 在需要展示一批数据时很有用。 ———
torchvision.utils.make_grid(tensor,nrow=8,padding=2,normalize=False,range=None,scale_each=False,pad_value=0) 把图片排列成网格形状。 参数: tensor(Tensor或list)– 四维批(batch)Tensor或列表。如果是Tensor,其形状应是(B x C x H x W);如果是列表,元素应为相同大小的图片。
二、torchvision.utils.make_grid 三、卷积核和特征图可视化 1. 卷积核可视化 2. 特征图可视化 四、计算图可视化及打印模型参数 1. SummaryWriter.add_graph() 2. torchsummary.summary() 任务简介: 学习TensorBoard中scalar与histogram的使用;学习TensorBoard中Image与PyTorch的make_grid使用 ...
3D技术中一个特别热门的子领域是3D模型的生成。创造性地组合3D模型，从图像快速生成3D模型，以及为其他...
2. torchvision.utils.make_grid() 用于把几个图像按照网格排列的方式绘制出来。 函数原型: make_grid( tensor: Union[torch.Tensor, List[torch.Tensor]], nrow: int = 8, padding: int = 2, normalize: bool = False, range: Optional[Tuple[int, int]] = None, ...
3. torch.torchvision.utils.make_grid() 用来将若干副图片拼成一幅图片具体的参数如下,这里padding代表子图像之间的空隙有多宽(上面这个例子展示的是padding=0)。函数输入的tensor的维度是(B, C,H,W)4. torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)→ Tensor ...
使用`torchvision.utils.make_grid`把一个图片组(4阶张量)转化为一张联结起来的大图片(3阶张量)。(注意,这个函数在转化的时候,即使输入灰度图也会自动输出三通道彩图。但是由于三个通道的值一致,所以显示效果还是黑白的。) ```python bigImg = torchvision.utils.make_grid(imgs) print(bigImg.size()) ```...