转换tensor格式报错pic should be PIL Image or ndarray. Got原因和解决办法

这个报错提示说明你传递给模型的图片类型不正确。

通常情况下，转换成 Tensor 格式之前，你需要将图片转换成 PIL Image 或者 ndarray 类型。如果你已经将图片转换成了这两种类型，那么可能是数据类型不匹配造成的问题。

你可以检查一下代码，确保已经将图片转换成正确的类型。如果还是无法解决问题，可以尝试将图片重新打开，然后再次进行转换。如果还是出现问题，可以将代码和完整的错误信息贴出来，这样我才能更好地帮助你解决问题。

相关问题

TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'torch.Tensor'>

这个错误通常是因为传入的 pic 参数不是 PIL Image 或 ndarray 类型，而是 torch.Tensor 类型。如果要将 torch.Tensor 类型的图片转换为 PIL Image 或 ndarray 类型，可以使用以下代码：

from torchvision.transforms.functional import to_pil_image, to_tensor

# 将 tensor 转换为 PIL Image
pil_img = to_pil_image(tensor_img)

# 将 tensor 转换为 ndarray
ndarray_img = tensor_img.cpu().numpy()

在这里，我们通过 `to_pil_image()` 将 tensor 转换为 PIL Image，或者通过 `cpu().numpy()` 将 tensor 转换为 ndarray。

需要注意的是，如果 tensor 是在 GPU 上，需要先将其移动到 CPU 上，然后再进行转换。因此，可以在转换之前调用 `cpu()` 方法将其移动到 CPU 上。

small_image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(small_image) TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'NoneType'>

这个错误提示意味着 `small_image` 变量是一个空值（`NoneType`），无法被转换为张量。你可以检查一下代码中 `small_image` 变量的来源，确保它指向了一个可用的图像文件或图像数据。

通常情况下，可以使用 `PIL` 库加载图像，并将其转换为张量。你可以尝试使用以下代码加载图像，并将其转换为张量：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载图像
small_image = Image.open('path/to/image.jpg')

# 转换为张量
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor()
])
small_image_tensor = transform(small_image)

在这里，我们使用 `Image.open` 方法加载图像，并使用 `transforms.Compose` 方法创建一个转换函数，其中包括将图像大小调整为 `(224, 224)` 并将图像转换为张量。最后，我们可以使用转换函数将图像转换为张量 `small_image_tensor`。如果你的图像不是 `.jpg` 格式，可以相应地更改文件扩展名。