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。

相关问题

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

This error occurs when you are trying to pass a PIL Image object to a function or method that expects a Tensor or ndarray object.

To resolve this error, you can convert the PIL Image object to a Tensor or ndarray using the appropriate function. For example, if you are using PyTorch, you can use the torchvision.transforms.ToTensor() function to convert the PIL Image object to a Tensor.

Here is an example code snippet:

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

# Load the image using PIL
img = Image.open('image.jpg')

# Convert the image to a Tensor
tensor_img = transforms.ToTensor()(img)

# Pass the Tensor to the function/method that expects it

In this example, we first load the image using PIL, then convert it to a Tensor using the ToTensor() function from torchvision.transforms module. We can then pass the Tensor object to the function or method that expects it.

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。