torchvision.transform后的图像保存

要保存经过torchvision.transform处理后的图像，可以使用PIL库中的save方法进行保存。下面是一个示例代码：

import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 定义transform
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 加载图像并进行transform
img = Image.open("example.jpg")
img_transformed = transform(img)

# 将transform后的图像保存
img_transformed = img_transformed.permute(1, 2, 0).numpy()
img_transformed = (img_transformed * 255).astype('uint8')
img_transformed = Image.fromarray(img_transformed)
img_transformed.save("example_transformed.jpg")

在这个示例中，我们定义了一个transform，其中包括将图像先resize到256x256，然后转换为tensor。然后，我们加载原始图像并对其进行transform，最后将transform后的图像保存为example_transformed.jpg。需要注意的是，在保存图像之前，我们需要将tensor转换为numpy数组，并将数值范围转换为0-255的整数，以便能够使用PIL库的save方法进行保存。