用pytorch将图片变成原来的1/2。代码

可以使用以下代码将图片缩小为原来的一半：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载图片
img = Image.open("image.jpg")

# 定义变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((img.size[1]//2, img.size[]//2)),
    transforms.ToTensor()
])

# 应用变换
img_tensor = transform(img)

# 显示图片
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img_tensor.permute(1, 2, ))
plt.show()

其中，`transforms.Resize` 可以将图片大小调整为指定大小，这里将图片大小调整为原来的一半。`transforms.ToTensor` 可以将 PIL 图片转换为 PyTorch 张量。最后，使用 `matplotlib` 显示缩小后的图片。

相关问题

pytorch使用已经训练好的库MobileNet v2识别图片，代码

下面是使用已经训练好的库MobileNet v2识别图片的代码：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载 MobileNet v2 模型
model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

# 定义图片变换方式
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载图片
img = Image.open("test.jpg")

# 对图片进行变换
img_t = transform(img)
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)

# 计算模型输出
model.eval()
out = model(batch_t)

# 获取输出中的最大值及其索引
_, index = torch.max(out, 1)

# 加载预测标签文件
with open("imagenet_classes.txt") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 打印预测结果
print(classes[index])

其中，`models.mobilenet_v2(pretrained=True)`加载了已经经过 ImageNet 数据集训练好的 MobileNet v2 模型。变换方式`transform`将图片变换为模型输入所需要的格式。`torch.unsqueeze(img_t, 0)`将图片添加了一个 batch 维度，使其变为 4 维张量，可以输入到模型中进行计算。`torch.max(out, 1)`获取输出中的最大值及其索引，即为预测结果。最后，将预测结果与预测标签文件中的类别对应起来，即可输出预测结果。

pytorch将tensor数据类型转为jpg图片显示图片已破损

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了一套丰富的操作来处理张量（tensor）数据。将tensor转换为图片并显示是深度学习中常见的操作之一。如果你遇到了将tensor数据类型转换为jpg图片后图片显示破损的问题，可能是因为以下几个原因：

1. 数据类型问题：在转换之前，确保tensor的数据类型是正确的。通常，显示图片需要的数据类型是`uint8`，范围是0到255。如果tensor的数据类型是`float`或`double`，需要将其缩放到[0, 255]的范围内，并且转换为`uint8`类型。

2. 图像范围问题：tensor中存储的像素值需要是有效的。在深度学习中，经常使用[0, 1]或[-1, 1]来表示图像的像素范围。如果图片像素值超出了[0, 255]的范围，显示时会被截断，导致图片破损。

3. 保存格式问题：使用PyTorch保存图片时，需要确保使用正确的格式和正确的函数。如果保存为jpg格式，可以使用Pillow库的`Image.fromarray`函数和`save`方法。

下面是一个基本的例子，展示如何将tensor转换并保存为jpg格式的图片：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 假设tensor是已经存在的图像数据，例如：tensor = torch.rand(3, 224, 224)
# 转换tensor的数据类型为uint8
tensor = (tensor * 255).to(dtype=torch.uint8)

# 如果tensor是一个单通道的灰度图像，需要增加一个维度使其变成三通道
if tensor.ndim == 2:
    tensor = tensor.unsqueeze(0)

# 使用Pillow库将tensor转换为图片
img = Image.fromarray(tensor.numpy())

# 保存图片
img.save('output_image.jpg')

在执行上述代码之前，请确保你的tensor数据是正确的，并且已经按照上述步骤处理过。