functional_tensor模块是在torchvision的较新版本中引入的。如果你的torchvision版本过低,可能不包含这个模块。你可以查阅torchvision的官方文档或GitHub仓库的发布说明来了解哪个版本开始支持functional_tensor。 如果版本过低,你可以通过以下命令来升级torchvision: bash pip in
import torchvisionmodel = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)# set it to evaluation mode, as the model behaves differently# during training and during evaluationmodel.eval()image = PIL.Image.open('/path/to/an/image.jpg')image_tensor = torchvision.transforms.functi...
解决办法: 打开这个文件: /usr/local/lib/python3.9/site-packages/basicsr/data/degradations.py 第8行: from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale 改为: from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale posted on 2024-06-12 01:06小王阅读(288)评论(0)编辑引用所...
ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.transforms.functional_tensor' 👍 4 ️ 1 WallaceCCWong commented Aug 28, 2024 edit file "degradation.py" line 8 from: from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale to: from torchvision.transforms._functional_tensor ...
9image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image) 10 11# pass a list of (potentially different sized) tensors 12# to the model, in 0-1 range. The model will take care of 13# batching them together a...
torchvision.transforms.functional.normalize functional.normalize函数用于对图像进行标准化处理。该函数接受一个torch.Tensor作为输入,并返回一个标准化后的图像。标准化操作通常用于将图像数据范围缩放到[-1, 1]之间,并减去均值和除以标准差。 示例: from torchvision import transforms normalized_image = transforms.funct...
in <module> from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.transforms.functional_tensor' --- Traceback (most recent call last): File "/media/b_cansin/ai/ai/stable-diffusion-webui/launch.py", line 48, in <module> main...
torchvision.transforms.ToPILImage:将shape为(C,H,W)的Tensor或shape为(H,W,C)的numpy.ndarray转换成PIL.Image,值不变。 torchvision.transforms.CenterCrop(size) 将给定的PIL.Image进行中心切割,得到给定的size,size可以是tuple,(target_height, target_width)。size也可以是一个Integer,在这种情况下,切出来的图...
2.1Image、Tensor与ndarray之间的相互转化 2.1.1 ToTensor() ToTensor()可以将一个PIL Image或一个具有(H, W, C)形状且数值范围在 之间 的ndarray转换成一个形状为(C, H, W)且数值范围在 当然,这个转换也有前提条件。对于PIL Image,它的图像模式必须为 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, ...
上述代码中,我们首先定义了一个数据预处理流程,包括将图像转换为Tensor以及进行归一化操作。然后,我们使用torchvision.datasets.MNIST加载MNIST数据集,并通过DataLoader实现数据的批量加载和打乱。 二、模型定义 torchvision不仅提供了丰富的预训练模型,还允许我们自定义模型结构。以下是一个简单的卷积神经网络(CNN)模型定义示...