将PyTorch中的Tensor转换为图像是一个常见的操作,可以使用torchvision.transforms.ToPILImage类来简化这个过程。转换后的图像可以进行进一步的处理或保存为文件,以便进行后续的分析和可视化。
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import torch from torchvision import utils as vutils def save_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, filename): """ 将tensor保存为图片 :par…
256, 256) # 示例张量,3通道,256x256大小 # 确保张量的值在0到1之间 tensor_image = tensor_image.clamp(0, 1) # 将torch.Tensor转换为PIL图像 pil_image = transforms.functional.to_pil_image(tensor_image) # 现在你可以使用pil_image进行进一步处理 ...
1. PIL与Tensor相互转换 import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # loader使用torchvision中自带的transforms函数 loader = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) unloader = transforms.ToPILImage() # 输入图片地址 # 返回tensor变量 def image_loader(image_name): image = Im...
PIL图像转torch的tensor fromPILimportImageimportosimportnumpyasnpimporttorchfromtorchvisionimporttransforms pic_location ='dataset/1.png'img = Image.open(os.path.join(os.getcwd(), pic_location))# 方法一img_convert_to_numpy = np.array(img)# (32, 32, 3)img_convert_to_tensor1 = torch.tensor...
图像进行预处理,加载后统一RGB通道,tensor(3, H, W) 缩放到统一尺寸,中心裁剪,将[0,255]像素值进行归一化处理 '''foriinrange(4): img_path ='./data/img%d.JPG'%i img = Image.open(img_path)print(img) preprocess = transforms.Compose([ ...
torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformation,大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子,官方介绍如下: We apply this principle in torch.fx, a program capture and transformation library for PyTorch written entirely in Python and optimized fo...
ToPILImage: 将torch.tensor 转换为PIL图像。 CenterCrop:以输入图的中心点为中心做指定size的裁剪操作。 RandomCrop:以输入图的随机位置为中心做指定size的裁剪操作。 RandomHorizontalFlip:以0.5概率水平翻转给定的PIL图像。
再使用numpy对Pytorch得到的结果进行transpose处理(保证和tensorflow输出的结果Tensor格式一致) 对比两者输出的结果是否一致 def conv_test(torch_image, tf_image): """ 测试转换权重后pytorch的卷积层和tensorflow的卷积层输出是否一致 :param torch_image:
# Torch Code: torch.Tensor((1,2,3,4)) #output: #tensor([1., 2., 3., 4.]) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor((1,2,3,4)) # 全部为整数 #output: #Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, # [1, 2, 3, 4]) paddle.to_tensor((1,2,3,...