vutils.make_grid
时间: 2023-03-24 15:00:52 浏览: 84
vutils.make_grid是PyTorch中的一个函数,用于将多个图像拼接成一个网格形式的图像展示。在使用时,需要将多个图像组织成一个张量(tensor),并指定每行中包含的图像数量、图像之间的间隔、是否要对图像进行标准化等参数。
具体来说,vutils.make_grid函数的参数包括:
- tensor:需要展示的图像张量,一般为形状为(batch_size, channels, height, width)的四维张量。
- nrow:每行中包含的图像数量,默认值为8。
- padding:图像之间的间隔,默认值为2。
- normalize:是否对图像进行标准化,默认为False。
- range:如果对图像进行标准化,则指定标准化的范围,默认值为None,表示使用所有图像中的最小值和最大值。
- scale_each:如果对图像进行标准化,则指定是否对每个图像单独进行标准化,默认为False。
举个例子,如果我们有一个形状为(64, 3, 32, 32)的图像张量,其中64是batch_size,3是通道数(RGB三个通道),32×32是图像的高度和宽度,我们可以使用以下代码将它们拼接成一个8行8列的网格图像展示出来:
```
import torch
import torchvision.utils as vutils
# 构造64张32x32的彩色图像
batch_size, channels, height, width = 64, 3, 32, 32
tensor = torch.randn(batch_size, channels, height, width)
# 将图像拼接成一个网格展示
grid_image = vutils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=True, scale_each=True)
# 显示网格图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(grid_image.permute(1, 2, 0))
plt.axis('off')
plt.show()
```
运行代码后,可以看到生成的网格图像展示了64张随机生成的32×32的彩色图像,每行8张,相邻图像之间有2像素的间隔,并且对每张图像进行了标准化处理。