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...
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'> ...
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, ...
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=256, shuffle=True) # 获取一个小批量的图像数据 dataiter = iter(dataloader) images, _ = next(dataiter) # 将图像排列成一个网格 grid_image = torchvision.utils.make_grid(images, nrow=16) # nrow 表示每行显示几个图像 # 将网格图像...
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。 ———
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 = ...
一个是make_grid,它能将多张图片拼接成一个网格中; 另一个是save_img,它能将Tensor保存成图片。 len(dataset) # 10000 1. dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=True, batch_size=16) from torchvision.utils import make_grid, save_image
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。 ———
Pytorchtorchvision.utils.make_grid（）用法 Pytorchtorchvision.utils.make_grid（）⽤法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 ...
2. 使用vutils.make_grid函数对图片进行拼接时,每张图片的数据类型都为torch.tensor,并且单张图片的格式应为(channel数,长,宽),上面例子中则是(3,1000,1000)。这样将16张图片拼接为每行4张图片的大图后,大图的维度为(3,4000,4000)。 vutils.make_grid函数和vutils.save_image函数接受的pytorch.tensor的类型均...