在较新版本的 torchvision 中,functional_tensor 可能不再是一个有效的模块或方法。你应该检查 torchvision.transforms.functional 模块中是否存在你需要的功能。通常,图像转换功能可以在该模块中找到。 例如,如果你需要使用某种转换功能,你可以这样做: python from torchvision.transform
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...
torchvision.transforms.functional.to_tensor functional.to_tensor函数用于将PIL图像或NumPy ndarray转换为torch.Tensor。该函数会自动将图像数据范围从[0, 255]缩放到[0.0, 1.0],并且将通道维度放在最前面。 示例: from torchvision import transforms tensor_image = transforms.functional.to_tensor(image) 上述示例中...
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 ...
1. class torchvision.transforms.ToPILImage(mode=None)将tensor类型或者ndarray转换成PIL图片 将 CxHxW大小的torch.*Tensor或者HxWxC 大小的numpy 矩阵转成PIL图片 参数:如果model为None,那么如果输入有三个通道,那么mode为RGB; 如果input有4个通道,mode为RGBA. 如果输入是1通道,mode为数据类型,如int, float, sho...
transforms.ToPILImage // 转换为PIL图像输出 此外还这支持单独的功能函数相关的方法,通过torchvision.transforms.functional实现支持。 scriptable方式的代码变换演示 中心剪切+归一化,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 transforms = torch.nn.Sequential( tf.CenterCrop(400), tf.Normalize(...
= PIL.Image.open('/path/to/an/image.jpg')image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image)# pass a list of (potentially different sized) tensors# to the model, in 0-1 range. The model will take care of# batching them together and normalizingoutput = model([image_tensor...
Conversion Transforms:PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转换。 Generic Transforms:提供自定义转换接口。 Functional Transforms:不同于前面的转换,这里可以提供更细粒度的控制,需要自己提供随机生成器或指定参数。 下面重点介绍PIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转换,归一化,对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。
transforms中的函数 1.对Tensor进行变换 torchvision.transforms.Normalize(mean, std):用给定的均值和标准差分别对每个通道的数据进行正则化。具体来说,给定均值(M1,…,Mn),给定标准差(S1,…,Sn),其中n是通道数(一般是3),对每个通道进行如下操作: output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std...
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...