1、save_image importtorchfromtorchvision.utilsimportsave_image# 创建一个 3x3 的张量tensor=torch.randn(3,3)# 保存张量为图像save_image(tensor,'your_image.jpg') 2、make_grid import torch from torchvision.utils import make_grid import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个 10x10 的张量 tensor = t...
如果我们需要更精细地控制图像的布局,可以调整padding的值。 此外,如果我们的张量在GPU上,save_image()函数会自动将其移动到CPU上进行保存,这极大地简化了我们的工作。 总的来说,torchvision.utils.save_image()函数是一个非常实用的工具,它使得我们可以轻松地将深度学习模型的输出保存为图片,从而方便我们进行后续的...
Issue description torchvision save_image produces incorrect results when saving png files in the attached images, you will see color pixels, but the input data is a rank two tensor so the images should be grayscale. please zoom in very f...
image = torch.rand(N,C,H,W)# 路径path = './' save_image(image, path)
defsaveImg(self,img,save_dir,type,name,Gray=False):fname,fext=name.split('.')imgPath=os.path.join(save_dir,"%s_%s.%s"%(fname,type,fext))# torchvision.utils.save_image(img, imgPath)# 改写:torchvision.utils.save_imagegrid=torchvision.utils.make_grid(img,nrow=8,padding=2,pad_value=...
torchvision.utils.save_image(tensor, fp, **kwargs) tensor:类型是 Tensor 或列表,如果输入类型是 Tensor,直接将 Tensor 保存;如果输入类型是列表,内在原理是先调用 make_grid 函数生成一张图片的 Tensor,然后再保存。 fp:保存图片的文件名; **kwargs:见make_grid 函数中的参数。
save_image 保存图像 save_image函数可以用来保存一个张量为图像文件。下面是一个如何保存图像的例子: 代码语言:javascript 复制 importtorch from torchvision.utilsimportsave_imagefromPILimportImage # 假设我们有一个图像张量 img_tensor=torch.randn(3,224,224)# 保存图像save_image(img_tensor,'saved_image.jpg...
utils.save_image is a very old function (since 0,4 I suppose much before io.write_jpeg), i had pointed this to @NicolasHug too in offline discussion of deprecating it and promote use of io.write_jpeg. or io.write_png They small difference is utils.,save_image saves an image tensor....
Pytorchtorchvision.utils.save_image图片保存工具 Pytorchtorchvision.utils.save_image图⽚保存⼯具图⽚保存⼯具 # 图⽚张数 N = 16 # 通道数 C = 3 # ⾼度 H = 64 # 宽度 W = 32 image = torch.rand(N,C,H,W)# 路径 path = './'save_image(image, path)
使用torchvision.utils.make_grid和torchvision.utils.save_image可视化图像批次 在训练过程中,我们可能希望可视化一个批次的图像以检查数据加载和预处理是否正确。torchvision.utils提供了make_grid和save_image函数,可以方便地实现这一功能。 import torchvision.utils as utils # 假设images是一个批次的图像张量 grid = ...