将语义分割的原图tentor类型眼膜和resnet-unet模型的输出进行拼接并保存代码

以下是将语义分割的原图tensor类型和ResNet-UNet模型的输出进行拼接并保存的Python代码：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 加载原图并进行预处理
img = Image.open("original_image.jpg")
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0)

# 加载ResNet-UNet模型并进行推理
model = ResNetUNet()
model.load_state_dict(torch.load("resnet_unet.pth"))
model.eval()
with torch.no_grad():
    output_tensor = model(img_tensor)

# 对模型输出进行处理
output_tensor = torch.argmax(output_tensor, dim=1).squeeze(0)
output_tensor = transforms.Resize((img.height, img.width))(output_tensor)
output_tensor = output_tensor.unsqueeze(0)

# 将原图和模型输出进行拼接
concat_tensor = torch.cat((img_tensor, output_tensor), dim=1)

# 保存拼接后的图像
concat_img = transforms.ToPILImage()(concat_tensor.squeeze(0))
concat_img.save("concat_image.jpg")

在上面的代码中，我们首先加载原图并进行预处理，然后加载ResNet-UNet模型并对原图进行推理，得到模型输出。接着，我们对模型输出进行处理，将其转化为与原图相同大小的张量，并将其与原图进行拼接。最后，我们将拼接后的图像保存到文件中。