修改代码 lab = torch.to_tensor(lab // 255)
时间: 2024-01-12 12:02:51 浏览: 26
根据你提供的代码,`lab` 是一个图片的标签数据,范围在 0 到 255 之间。如果你想将 `lab` 转换为一个在 0 到 1 之间的浮点数张量,你可以修改代码如下:
```
lab = torch.tensor(lab, dtype=torch.float32) / 255.0
```
这里我们首先将 `lab` 转换为 PyTorch 张量,然后将其数据类型设置为 `float32`,最后将其除以 255.0 得到一个在 0 到 1 之间的浮点数张量。如果你的标签数据已经是一个 PyTorch 张量,你可以省略第一步转换的代码。
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img_path, lab_path = self.label_list[index] img, lab = self.transform(img_path, lab_path, self.augment) img = torch.tensor(np.array(img)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/255.0 lab = torch.tensor(np.array(lab)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/255.0 return img, lab
根据你提供的代码,`img` 和 `lab` 的维度都应该是四维的,而且顺序应该是 `(channels, height, width, batch_size)`。如果你遇到了上面提到的维度错误,可以检查你的数据和 transform 函数的实现。另外,注意 PyTorch 的张量默认是在 CPU 上,如果你需要在 GPU 上运行模型,需要将其显式地移动到 GPU 上。你可以在 `return` 语句之前加入以下代码将其移动到 GPU 上:
```python
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
img, lab = img.to(device), lab.to(device)
```
这会自动检测你的计算机是否有可用的 GPU,如果有,就将数据移动到 GPU 上,否则就在 CPU 上运行。
def preprocess_img(img_rgb_orig, HW=(256,256), resample=3): # return original size L and resized L as torch Tensors img_rgb_rs = resize_img(img_rgb_orig, HW=HW, resample=resample) img_lab_orig = color.rgb2lab(img_rgb_orig) img_lab_rs = color.rgb2lab(img_rgb_rs) img_l_orig = img_lab_orig[:,:,0] img_l_rs = img_lab_rs[:,:,0] tens_orig_l = torch.Tensor(img_l_orig)[None,None,:,:] tens_rs_l = torch.Tensor(img_l_rs)[None,None,:,:] return (tens_orig_l, tens_rs_l)
这段代码实现了一个图像的预处理过程,包括将原始的 RGB 图像转换为 Lab 颜色空间的图像、将 Lab 图像中的亮度通道提取出来作为单独的 L 通道图像、对 L 通道图像进行大小调整(resize)以适应模型需要的输入大小(HW),最后将调整后的 L 通道图像转换为 PyTorch 的 Tensor 格式并返回。
具体来说,输入参数包括:原始的 RGB 图像(img_rgb_orig)、调整后的 L 通道图像大小(HW)和调整方法(resample)。其中,调整方法 resample 默认为 3,表示使用 Lanczos 滤波器进行调整。该函数的输出为:原始大小的 L 通道图像的 Tensor 格式(tens_orig_l)和调整后的 L 通道图像的 Tensor 格式(tens_rs_l)。
需要注意的是,这段代码仅实现了图像预处理的一部分,具体的使用场景需要根据实际情况进行调整。