img = Image.open('path/to/image.jpg')将img转换为tensor张量

要将 `img` 转换为 PyTorch 张量，可以使用 `torchvision.transforms.functional.to_tensor` 函数，示例代码如下：

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

# 加载图像
img = Image.open('path/to/image.jpg')

# 将图像转换为 PyTorch 张量
tensor_img = F.to_tensor(img)

这里，我们使用 `F.to_tensor()` 函数将 PIL 图像对象 `img` 转换为 PyTorch 张量 `tensor_img`。`tensor_img` 的形状为 `(C, H, W)`，其中 `C` 是通道数，`H` 和 `W` 分别是高度和宽度。需要注意的是，`F.to_tensor()` 函数会将图像的像素值缩放到 `[0, 1]` 范围内。如果需要将像素值缩放到 `[-1, 1]` 范围内，可以使用 `F.normalize()` 函数。

相关问题

import torch from PIL import Image from torchvision.transforms import functional as F # 加载图像并将其转换为 PyTorch 张量 img = Image.open('path/to/image.jpg') tensor_img = F.to_tensor(img) # 将 PyTorch 张量缩放成300x300的正方形 resized_tensor_img = F.resize(tensor_img, [300, 300]) # 创建一个300x300的白色图像 white_img = Image.new('RGB', (300, 300), (255, 255, 255)) # 将原始图像粘贴到白色图像中央 left = (300 - img.width) // 2 top = (300 - img.height) // 2 white_img.paste(img, (left, top)) # 将图像转换为 PyTorch 张量 tensor_img = F.to_tensor(white_img)检查代码并优化

好的，经过检查，这段代码已经没有问题了。但是可以对其进行一些优化，例如可以将缩放后的图像直接粘贴到白色背景图像中央，而不需要先创建一个空白的白色图像。同时，可以将代码封装成一个函数，方便调用和复用。

下面是优化后的代码：

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

def resize_and_pad_image(image_path, size):
    # 加载图像并将其转换为 PyTorch 张量
    img = Image.open(image_path)
    tensor_img = F.to_tensor(img)

    # 将 PyTorch 张量缩放成指定大小的正方形
    resized_tensor_img = F.resize(tensor_img, [size, size])

    # 将缩放后的图像粘贴到白色背景图像中央
    white_img = Image.new('RGB', (size, size), (255, 255, 255))
    left = (size - resized_tensor_img.shape[2]) // 2
    top = (size - resized_tensor_img.shape[1]) // 2
    white_img.paste(F.to_pil_image(resized_tensor_img), (left, top))

    # 将图像转换为 PyTorch 张量
    tensor_img = F.to_tensor(white_img)
    
    return tensor_img

这个函数接受两个参数：图像路径和目标大小，它会将指定路径的图像缩放成指定大小的正方形，并将其粘贴在一张白色背景图像的中央。函数返回的是缩放和粘贴后的 PyTorch 张量。

def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，我感觉不对，我应该删除那两行代码啊

是的，你是正确的。在这个数据生成器函数中，`print(img_tensor.shape)` 这行代码是不必要的，因为它只是输出张量的形状，而不是将它们返回给调用者。因此，你可以将这两行代码删除，如下所示：

def data_generator():
    for folder in os.listdir("D:/wjd"):
        for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
            file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')
            for file_path in file_paths:
                img = Image.open(file_path)
                img = img.resize((224, 224))
                img_arr = np.array(img)
                img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
                img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
                yield img_tensor

这样修改后，这个函数将会生成一个张量序列，每个张量代表一个图片。你可以将这个函数作为参数传递给你的模型，用于训练和测试。