torchvision.utils.make_grid怎么使用

时间: 2023-03-03 15:54:35 浏览: 405
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gride的使用方法

可以使用torchvision.utils.make_grid来将多个图像组合成一个网格图。它接受一个图像列表作为输入，并返回一个组合好的网格图，可以使用PyTorch的transforms来进行变换。
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torchvision.utils.make_grid

torchvision.utils.make_grid 是 PyTorch 中 torchvision 库中的一个函数，用于将多张图片拼接成一张网格图。它常用于可视化模型的输入和输出、数据增强的效果等。 该函数的语法为： python torchvision....

(torchvision.utils.make_grid

The make_grid function is commonly used for visualizing the output of a neural network during training, to check if the network is learning meaningful features. The function can also be used to ...

torchvision.utils.make_grid(images)什么意思

torchvision.utils.make_grid(images)是PyTorch中的一个函数，用于将多张图片拼接成一张网格状的图片。其中images是一个张量（tensor），包含了多张图片的数据。在拼接时，make_grid函数可以自动调整每张图片的大小...

import os import re import torch from torchvision import utils as vutils from torchvision.utils import make_grid, save_image file_path = os.listdir('./original_crystal_2d_graphs/') for files in file_path: a=np.load('./original_crystal_2d_graphs/' + files) b=a.reshape(-1) c=b[:784].reshape((28,28)) torch_tensor = torch.Tensor(c) save_image(torch_tensor, './msf/')

具体而言，你导入了 os、re、torch 和 torchvision 中的 utils 模块，并使用它们来处理一个包含许多 2D 图像的目录。你使用 numpy 库来加载这些图像，并将它们转换为 PyTorch 张量，最终将这些张量保存到一个名为 ...

dataiter = iter(testloader) images, labels = dataiter.__next__() imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print('GroundTruth:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))啥意思

- imshow(torchvision.utils.make_grid(images))：使用PyTorch中的图像工具函数，将图像数据制成网格状并展示出来。 - print('GroundTruth:', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))：打印出...

我有一个(64, 224, 224)的tensor，请帮我用torchvision.utils.make_grid函数，拼接成64张（224,224）的大图片

import torchvision.utils as vutils # 创建一个(64, 224, 224)的tensor tensor = torch.randn(64, 224, 224) # 将tensor调整成(64, 3, 224, 224)的形状 tensor = tensor.view(64, 1, 224, 224).repeat(1, 3, 1, 1...

net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap

make_grid函数将图像数据转换成一个图像网格，用于可视化展示，而add_image和add_graph函数则是用于将可视化结果写入TensorBoard的，方便用户进行训练过程的监控和调试。这段代码中的writer是一个SummaryWriter对象...

解释一下：if __name__ == '__main__': # get some random training images dataiter = iter(train_loader) # images, labels = dataiter.next() images, labels = dataiter.__next__() print(images,labels) # show images imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # print labels print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) # Configure the device to train on use_cude = True print('Cuda Available:', torch.cuda.is_available()) device = torch.device('cuda:2' if (use_cude and torch.cuda.is_available()) else 'cpu') # # Display size of the data # print(train_set.data.shape) # print(test_set.data.shape) model = VGG16().to(device) train_model(train_loader,test_loader,model)

如果 __name__ 等于 '__main__'： 是 Python 中的一个特殊语句，用于判断当前...因此，通过使用这个语句，可以在直接运行脚本时运行某些代码，而在被导入时不运行这些代码。这是 Python 中模块化开发的一个重要特性。

torchvision.utils

1. make_grid：将多张图片拼接成一个网格形式的图片。可以用于可视化多张图片。 2. save_image：将Tensor或者批量的Tensor保存为图片文件。 3. draw_bounding_boxes：在图片上绘制边界框。可以用于目标检测任务中...

解释下面代码含义def show_batch(display_transform=None): if display_transform is None: display_transform = transforms.ToTensor() display_set = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./' + data_folder, train=True, download=True, transform=display_transform ) display_loader = torch.utils.data.DataLoader(display_set, batch_size=32) topil = transforms.ToPILImage() for batch_img, batch_label in display_loader: grid = make_grid(batch_img, nrow=8) grid_img = topil(grid) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(grid_img) grid_img.save('./img/trans_cifar10.png') plt.show() break

具体来说，它实例化了一个 torchvision.datasets.CIFAR10 数据集对象，对该数据集进行了预处理（可选参数 display_transform），然后使用 torch.utils.data.DataLoader 创建了一个数据加载器，每次从中取出 32...

torchvision.utils.哪个函数将图片分开显示

torchvision.utils.make_grid 函数可以将一组图像拼接成一张大图，并且在每个图像之间添加空白边框，使得每个图像可以分开显示。你可以通过设置参数 padding 来控制边框的大小。以下是一个例子： python ...

解释这段代码 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if torch.cuda.is_available(): print('程序发现GPU环境，将使用GPU加速训练') else: print('程序没有发现GPU环境，将使用CPU进行训练') #准备数据，训练集，测试集，目标类别 trainloader, testloader, classes = dataset() #随机获取一组训练样本，显示数据 images, labels = next(iter(trainloader)) #显示图片 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) #打印图片标签 print(''.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) #设计神经网络 net = VGGTest() if torch.cuda.is_available(): net.to(device) #设计损失函数和优化器 criterion, optimizer = loss(net) #训练网络 start = time.time() train(net, trainloader, criterion, optimizer, num_epochs, device, num_print, lr_scheduler=None, testloader=None) end = time.time() print('训练时长：{}秒'.format(end-start)) #保存训练后的网络 #在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种方式，一种是保存整个模型，另一种是保存模型的参数 #torch.save(model,'my_model.pth')#保存整个模型 path = './cifar_net.pth' #测试数据 test(net, testloader, criterion, device)

这里使用了一个名为 VGGTest 的网络。如果设备是 GPU，则将网络移动到 GPU 上。 然后，代码会设计损失函数和优化器。这里使用了 loss 函数来得到交叉熵损失函数和 Adam 优化器。 接着，代码会调用 train 函数来...
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torchvision.zip

torchvision提供了一些工具，如torchvision.utils.make_grid，用于将多张图片拼接成一张网格图，便于模型训练过程中的可视化。 6. **目标检测与实例分割** torchvision包含了如Faster R-CNN、Mask R-CNN等目标...

vutils.make_grid

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 ...

module 'utils' has no attribute 'make_grid'

如果你正在使用的库（如PyTorch的torchvision.utils.make_grid）原本应该存在这个方法，那么可能是版本问题或者是导入库的方式不对。检查以下几点： 1. 确保你已经安装了包含make_grid功能的正确库，例如...

Train loss: 1.618: 0%| | 0/269 [00:05<?, ?it/s]C:\Users\AIPT2\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torchvision\utils.py:50: UserWarning: range will be deprecated, please use value_range instead. warnings.warn(warning)怎么解决

例如，如果您使用了 torchvision.utils.make_grid 函数，则可以像下面这样进行修改： python from torchvision.utils import make_grid grid = make_grid(images, nrow=4, padding=2, normalize=True, value_...

camvid数据集使用方法_使用PyTorch的torchvision处理CIFAR10数据集并显示

imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 输出标签 print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) 这将显示四张训练图片和它们的标签。现在，我们已经成功地加载并显示了CIFAR10数据...

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