在PyTorch的torchvision库中,torchvision.utils.make_grid()是一个非常有用的函数,它可以将一批图像数据(通常是一个批量的张量)组合成一个网格图像。这对于可视化一批图像或比较不同模型的输出特别有用。 函数签名 首先,让我们看看make_grid()函数的签名: torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, ...
torchvision.utils.make_grid函数的目的是,组成图像的网络。目的是将多张图片组合成一张图片。 print('types: ',type(images), type(labels)) print('shapes: ', images.shape, labels.shape) types: <class 'torch.Tensor'> <class 'torch.Tensor'> ...
Torchvision 的 make_grid 函数用于将多个图像组合成一个网格图像。这个函数本身对灰度图像没有问题,可以正常处理。然而,在使用 make_grid 时,可能会遇到一些与灰度图像相关的问题,以下是一些可能的原因及解决方法: 原因及解决方法 图像通道数问题: 原因:灰度图像只有一个通道,而 make_grid 默认期望图像有三个通道(...
在PyTorch中,处理图像数据时,经常需要将多个图像以某种方式可视化,以便更直观地分析数据。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...
make_grid:将若干幅图像拼成在一个网络中。主要用于展示数据集或模型输出的图像结果。 torchvision.utils.make_grid(tensor,nrow=8,padding=2) tensor:类型为 Tensor (B x C x H x W)或者列表(相同大小的图片)。 nrow:一行放入的图片数量,默认为8。
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。 ———
计算机视觉中,我们需要观察我们的神经网络输出是否合理。因此就需要进行可视化的操作。 orchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。 torchvision的详细介绍在:https://pypi.org/project/torchvision/0.1.8/ 这里主要使用的是make_grid函数,参数的tensor是一个 (B x C x H x W) - (Batchsize, Chan...
torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 1. 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。
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 torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 制作图像网格。 参数说明: tensor (Tensor or list)– 4D小批量形状Tensor张量(B x C x H x W)或所有大小相同的图像列表。