test_img = np.load(test_image_paths).to(device) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'to'

在您提供的代码片段中，出现了一个错误，提示`numpy.ndarray`对象没有`to`属性。这是因为在PyTorch中，`.to(device)`方法是用来将张量（tensor）移动到指定的设备（如CPU或GPU）上的。而`numpy.ndarray`是NumPy库中的一个数据结构，用于表示多维数组，并不是PyTorch中的张量，所以它不具备`.to(device)`方法。

为了修复这个错误，您需要先将NumPy数组转换为PyTorch张量，然后才能使用`.to(device)`方法。正确的转换和使用方法如下：

import torch
import numpy as np

# 假设test_image_paths是包含图像路径的列表
# 加载图像，这里假设加载图像后得到一个NumPy数组
test_images = np.load(test_image_paths)

# 将NumPy数组转换为PyTorch张量
test_tensor = torch.from_numpy(test_images)

# 将张量移动到指定的设备（例如GPU，如果device是'cuda'）
# 或者保持在CPU上，如果device是'cpu'
test_tensor = test_tensor.to(device)

在这段代码中，`np.load`函数用于加载图像数据，假设结果是一个NumPy数组。使用`torch.from_numpy`函数可以将NumPy数组转换为PyTorch张量。之后，使用`.to(device)`方法将张量移动到目标设备上。

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'release'

对不起，我之前的回答有误。确实`numpy.ndarray`对象没有`release`方法。我混淆了`cv2.imread`返回的图像对象和视频对象的释放。

对于图像对象，您不需要显式地释放它们，因为在Python中，垃圾回收机制会自动处理它们的释放。因此，您不需要调用`release`方法。

请忽略我先前回答中提到的释放图像文件的部分代码。以下是去除了错误代码的修正后的示例代码：

import pytesseract
import cv2
import os

def get_image_paths(folder_path):
    image_paths = []
    for root, directories, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith(".jpg") or file.endswith(".png"):
                image_path = os.path.join(root, file)
                image_paths.append(image_path)
    return image_paths

folder_path = "D:\SW_demo"
old_paths = get_image_paths(folder_path)

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'E:\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'

# 读取图像并处理
for old_path in old_paths:
    image = cv2.imread(old_path)
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用Tesseract进行文本识别
    text = pytesseract.image_to_string(gray, lang='chi_sim')
    
    keyword = "LR"
    
    # 查找关键词后的文字
    index = text.find(keyword)
    if index != -1:
        extracted_text = text[index + len(keyword):].strip()
        words = extracted_text.split()
        result = ' '.join(words[0:2]) # 只保留从第二个单词开始的部分
        result = result.replace(" ", "")
        new_name = keyword + result + '.png'
        
        # 提取关键词后的文字extracted_text = extract_text_from_image(image_path, keyword)
        print(new_name)
        new_path = os.path.join(folder_path, new_name)
        
        # 重命名文件
        os.rename(old_path, new_path)

非常抱歉给您带来困扰。如果您还有其他问题，请随时提问。

img_paths = glob.glob(test_imgs)

`img_paths = glob.glob(test_imgs)` 这行代码是Python中用于查找匹配特定模式的文件路径名的一种方式。在这个例子中，`glob` 模块被用来找到所有匹配 `test_imgs` 变量所指定的模式的文件路径，并将它们作为列表返回给 `img_paths` 变量。

`glob` 模块是Python标准库的一部分，它提供了一个函数 `glob.glob()`，这个函数接受一个模式字符串作为参数，这个模式字符串可能包含通配符，如 `*`、`?` 或者 `[]`，它们用于匹配文件路径中的一个或多个字符。

例如：
- `*` 代表任意长度的字符序列，包括空序列。
- `?` 代表任意单个字符。
- `[seq]` 代表序列 `seq` 中的任意单个字符。
- `[!seq]` 代表不在序列 `seq` 中的任意单个字符。

当使用 `glob.glob(test_imgs)` 时，`test_imgs` 通常是包含通配符的路径模式字符串，用于指定要查找的文件的格式。例如，如果我们想要匹配当前目录下所有的 `.jpg` 文件，我们可以设置 `test_imgs` 为 `'*.jpg'`。

这个函数会返回一个包含所有匹配文件路径的列表，如果没有找到匹配的文件，它将返回一个空列表。