masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1))

很抱歉，我不太明白你的问题是什么。这似乎是一段Python代码，它将一个numpy数组转换为PyTorch张量，并对其进行了变换。需要更多上下文和信息来回答有关此代码段的问题。请再告诉我更多细节，我会尽力帮助你。

相关问题

masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)

这个错误是因为函数期望传入一个 NumPy 数组，但是传入的是一个 PyTorch Tensor。你需要将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组，然后再传入函数。可以使用 tensor.numpy() 函数将 PyTorch Tensor 转换成 NumPy 数组，例如：

masks.append(torch.from_numpy(mask.numpy()).permute(2, 0, 1))

解释 imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是用随机的蒙版对一组图片进行遮盖/掩码，生成遮盖后的图片以及对应的掩码图像，以便进行图像处理或者训练深度学习模型，其中imgs是输入的原始图片列表，imgs_masked是遮盖后的图片列表，masks是对应遮盖后的掩码图像列表。具体实现过程中，函数mask_random(img)用于生成随机的掩码图像，并将原始图像img使用掩码进行遮盖，得到遮盖后的图像img_masked及其对应的掩码图像mask，然后将img_masked及其mask分别加入imgs_masked与masks两个列表中。最后将imgs_masked与masks通过torch.stack()函数组装成张量数组，便于后续操作。