save_image(denorm(fake_images.data),
时间: 2024-02-18 21:00:31 浏览: 26
如果要将生成的一维数据保存为图像,可以使用 Python 中的 PIL 库或者 OpenCV 库来实现。以 PIL 库为例,你可以使用以下代码将一维数据保存为图像:
```python
from PIL import Image
import numpy as np
# 将一维数据保存为图像
data = ...
height = ...
width = ...
img = Image.fromarray(np.reshape(data, (height, width)))
img.save('image.png')
```
其中,`data` 是要保存的一维数据,`height` 和 `width` 是图像的高度和宽度,`np.reshape` 函数用于将一维数据转换成二维数组,`Image.fromarray` 函数用于将二维数组转换成 PIL 图像对象,`img.save` 函数用于保存图像到文件中。
需要注意的是,PIL 库要求图像数据的类型为 `uint8`,取值范围为 0 到 255,因此在保存图像前需要对数据进行归一化和类型转换。如果你的数据是在训练过程中使用的,通常需要将其经过反归一化操作,即乘以标准差并加上均值,才能得到原始图像数据。在上面的代码中,`denorm` 函数可能就是用来进行反归一化操作的。
相关问题
save_image(fake_img.data[:25], 'images/%d.png' % epoch, nrow=5, normalize=True) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'
这个错误通常发生在尝试将一个空的变量作为参数传递给函数的时候,因为空变量没有数据属性。在这个情况下,`fake_img` 变量可能是空的,因此不能使用 `fake_img.data` 调用 `save_image` 函数。
解决这个问题的一种方法是在调用 `save_image` 函数之前,检查 `fake_img` 是否为空。你可以使用 `if` 语句进行检查,如果 `fake_img` 不为空,再调用 `save_image` 函数。例如:
```
if fake_img is not None:
save_image(fake_img.data[:25], 'images/%d.png' % epoch, nrow=5, normalize=True)
```
这个代码将首先检查 `fake_img` 是否为空,如果不为空,则调用 `save_image` 函数。这可以避免出现 `'NoneType' object has no attribute 'data'` 错误。
def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思
这是一个 Python 函数,该函数接受五个参数:`checkpoint_dir`,`style_name`,`test_dir`,`if_adjust_brightness` 和 `img_size`。该函数使用 TensorFlow 实现了一个测试函数,用于测试训练好的 AnimeGAN V2 模型生成的效果。在函数中,首先使用 `glob` 函数获取测试图片的路径列表,然后使用 TensorFlow 定义了一个占位符 `test_real`,用于输入测试图片。接着,使用 AnimeGAN V2 模型生成器 `generator.G_net` 生成虚假图像 `test_generated`。随后,使用 TensorFlow 定义了一个 Saver 对象,用于从检查点文件中恢复模型。最后,使用 TensorFlow Session 对象运行生成器模型,生成对应的虚假图像,并将其保存到指定的目录中。
其中,如果 `if_adjust_brightness` 为真,则调用 `save_images` 函数保存虚假图像,并调用 `load_test_data` 函数加载测试图片并调整亮度;否则,调用 `save_images` 函数保存虚假图像,但不会调用 `load_test_data` 函数调整亮度。函数还输出了测试的总时间和每张图片测试所需的时间。
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