将这段代码import cv2 import torch import torch.nn.functional as F img = cv2.imread("F://DK//fir.jpg") img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).float() img = F.interpolate(img, scale_factor=2, mode="nearest") img = img.permute(1, 2, 0).numpy() img.save('qwe.jpg')改正确
时间: 2023-04-02 12:03:59 浏览: 110
将这段代码改正如下:
import cv2
import torch
import torch.nn.functional as F
img = cv2.imread("F://DK//fir.jpg")
img = torch.from_numpy(img).permute(2, , 1).float()
img = F.interpolate(img.unsqueeze(), scale_factor=2, mode="nearest").squeeze()
img = img.permute(1, 2, ).numpy()
cv2.imwrite('qwe.jpg', img)
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把这段代码import cv2 import torch.nn.functional as F img = cv2.imread("F://DK//fir.jpg") img = F.interpolate(img, scale_factor=2, mode="nearest")修改正确
这段代码有误,因为F.interpolate()函数的输入应该是一个张量而不是一个图片。正确的代码应该是:
import cv2
import torch
import torch.nn.functional as F
img = cv2.imread("F://DK//fir.jpg")
img = torch.from_numpy(img).permute(2, , 1).unsqueeze().float()
img = F.interpolate(img, scale_factor=2, mode="nearest")
img = img.squeeze().permute(1, 2, ).numpy()
这段代码的作用是将一张图片放大两倍。首先使用cv2.imread()函数读取图片,然后将图片转换为张量格式,并将通道维度调整到第一维,然后使用unsqueeze()函数在第一维增加一个维度,以便于后续的处理。接着使用F.interpolate()函数对张量进行插值操作,将图片放大两倍。最后将张量转换回图片格式,并将通道维度调整到最后一维。
解释代码:import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F
这段代码的作用是导入必要的Python库和模块。具体解释如下:
- `import numpy as np`:导入NumPy库,将其别名为`np`,以便在代码中更方便地使用。
- `import torch`:导入PyTorch库。
- `from torch import nn`:从PyTorch库中导入`nn`模块,该模块包含神经网络的构建块。
- `from torch.nn import functional as F`:从`nn`模块中导入`functional`模块并将其别名为`F`,该模块包含一些常用的函数,如激活函数和损失函数。