pytorch输出图片的shape
时间: 2023-11-14 22:51:32 浏览: 180
当使用pytorch输出图片时,常见的图像格式是(batch_size,channel,height,width),其中batch_size表示每组批量中包含的图像数量,channel表示图像的颜色通道,一般为3,即RGB颜色模式,height和width分别表示图像的高度和宽度。因此,图像的shape为(batch_size, channel, height, width)。
相关问题
怎么pytorch输出图片的shape
你可以通过pytorch中的torchvision模块中的transforms函数来将图片转换成tensor格式,然后使用torchvision.utils模块中的save_image函数将tensor保存成图片格式。在这个过程中可以使用tensor的shape属性来获取输出图片的shape。例如:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image
img_path = "my_image.png"
img_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.ToTensor()
])
img_tensor = img_transform(Image.open(img_path))
print(img_tensor.shape) # 输出图片的shape
save_image(img_tensor, "output_image.png")
```
这段代码将图片打印出来的shape为三维的tensor,其中第一维代表了图片的通道数,第二和第三维分别代表了图片的高和宽。
pytorch 读取图片
以下是三种PyTorch读取图片的方法:
1. 使用`torchvision.io`库中的`image.read_image()`函数:
```python
from torchvision.io import image
path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
img = image.read_image(path)
print(type(img)) # 输出:<class 'torch.Tensor'>
print(img.shape) # 输出:torch.Size([3, 344, 550])
```
2. 使用`torchvision.transforms`库中的`ToTensor()`函数和`PIL`库中的`Image`类:
```python
from torchvision.transforms import ToTensor
from PIL import Image
path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
img = Image.open(path)
img = ToTensor()(img)
print(type(img)) # 输出:<class 'torch.Tensor'>
print(img.shape) # 输出:torch.Size([3, 344, 550])
```
3. 使用`cv2`库和`numpy`库:
```python
import cv2
import numpy as np
path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
img = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = torch.from_numpy(img)
print(type(img)) # 输出:<class 'torch.Tensor'>
print(img.shape) # 输出:torch.Size([3, 344, 550])
```
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