img = torch.from_numpy(img).to(device)是什么意思

时间: 2024-05-17 17:16:32 浏览: 222
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Pyorch之numpy与torch之间相互转换方式

这段代码的作用是将NumPy数组对象`img`转化为PyTorch张量对象，并将其放置到指定的设备上。其中，`torch.from_numpy()`函数将NumPy数组转化为PyTorch张量，`to(device)`方法将张量放置到指定的设备上，通常为CPU或GPU。 具体来说，`torch.from_numpy()`函数会将NumPy数组中的数据类型转化为对应的PyTorch数据类型，并返回一个新的PyTorch张量对象。而`to(device)`方法会将张量对象放置到指定的设备上，如果设备为GPU，则会将张量对象放置到指定的GPU上。 因此，这段代码的作用是将NumPy数组对象`img`转化为PyTorch张量对象，并将其放置到指定的设备上，以便后续进行模型推理或训练。
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img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() img /= 255.0 是什么意思

这段代码的作用是对输入的图像数据进行预处理，包括将NumPy数组img转换为PyTorch张量，并将其归一化到[0,1]之间。 具体来说，第一行代码将NumPy数组img转换为PyTorch张量，并将其放置到指定的设备上。第二行...

img = torch.from_numpy(img).to(self.device)这段代码是什么意思

这段代码的意思是将一个numpy数组类型的img转换成PyTorch的Tensor类型，并将其放到指定的设备上，self.device表示指定的设备。通常情况下，self.device可以是"cpu"或者"cuda"，分别表示在CPU或GPU上运行。这个操作...

img = torch.from_numpy(img).to(device)

这段代码将 numpy 数组...torch.from_numpy() 可以将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量，而 to() 方法可以将张量移动到指定的设备。通常情况下，我们会将模型和数据都放在 GPU 上进行计算，这样可以加快计算速度。

img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float()

这是一段PyTorch的代码，其中img是一个numpy数组，使用torch.from_numpy将其转换为PyTorch的tensor对象，并且将其移动到指定的设备上（如CPU或GPU）。img.half()将其转换为半精度浮点数（float16），如果half...

img = torch.from_numpy(img).to(device) 用spawn的方法

这行代码的作用是将NumPy数组img转换为PyTorch张量，并将其移动到指定的设备上。使用spawn方法时，这行代码应该放在子进程的函数中，因为在spawn方法中，每个子进程都有自己的Python解释器，需要重新加载所有必要的...

def image_processing(img,device): # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img

这段代码是一个图像处理函数，它将输入的图像数据进行归一化和转换操作，并将其转换成 PyTorch 中的 Tensor ...该函数的输入参数中，img 表示输入的图像数据，device 表示计算设备。该函数返回处理后的 Tensor 数据。

for (img1_file, img2_file) in tqdm(img_pairs): img1 = np.array(imread(img1_file)) img2 = np.array(imread(img2_file)) if args.arch == 'StrainNet_l' and img1.ndim == 3: img1 = img1[:,:,1] img2 = img2[:,:,1] img1 = img1/255 img2 = img2/255 if img1.ndim == 2: img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = img1[np.newaxis, ...] img2 = img2[np.newaxis, ...] img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_f': img1 = torch.cat([img1,img1,img1],1) img2 = torch.cat([img2,img2,img2],1) input_var = torch.cat([img1,img2],1) elif img1.ndim == 3: img1 = np.transpose(img1, (2, 0, 1)) img2 = np.transpose(img2, (2, 0, 1)) img1 = torch.from_numpy(img1).float() img2 = torch.from_numpy(img2).float() input_var = torch.cat([img1, img2]).unsqueeze(0) # compute output input_var = input_var.to(device) output = model(input_var) if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_l': output = torch.nn.functional.interpolate(input=output, scale_factor=2, mode='bilinear') output_to_write = output.data.cpu() output_to_write = output_to_write.numpy() disp_x = output_to_write[0,0,:,:] disp_x = - disp_x * args.div_flow + 1 disp_y = output_to_write[0,1,:,:] disp_y = - disp_y * args.div_flow + 1 filenamex = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_x') filenamey = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_y') np.savetxt(filenamex + '.csv', disp_x,delimiter=',') np.savetxt(filenamey + '.csv', disp_y,delimiter=',')

首先，代码使用imread函数读取两个图像文件(img1_file和img2_file)，然后将其转换为numpy数组(img1和img2)。 接下来，根据参数args.arch的值和图像的维度，对图像进行一些预处理操作。如果args.arch等于'StrainNet_...

为这段代码加上注释 img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

- img = torch.from_numpy(img).to(device)：将 numpy 数组 img 转换为 PyTorch Tensor，并将其放到指定的设备上。 - img = img.half() if half else img.float()：如果 half 参数为 True，则将 Tensor ...

import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results

这是一个使用 YOLOv5 模型进行目标检测的 Python 代码。该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说，会使用 OpenCV 库读取图片，将其转换为 RGB 格式，然后转换为 PyTorch 的 Tensor ...

# Run inference t0 = time.time() img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # init img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # run once for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

1. 初始化一个大小为 (1, 3, imgsz, imgsz) 的张量 img。 2. 转换图片数据类型，将 uint8 类型的图片数据转换为 fp16 或 fp32 类型（根据变量 half 的值），并将像素值从 0-255 映射到 0.0-1.0。 3. 如果图片维度...

代码解释 # Run inference if device.type != 'cpu': model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) # run once old_img_w = old_img_h = imgsz old_img_b = 1 t0 = time.time() for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

这段代码是模型推理（inference）的部分。 首先，如果设备不是CPU，会执行一次模型的前向传播（forward pass）来初始化模型参数（因为在第一次使用GPU时，GPU需要编译模型的CUDA代码，这个过程需要时间）。...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

这段代码是一个用于图像分割的UNet模型的理代码。首先，它会检查是否有可用的CUDA设备，然后加载UNet模型并将其移动到相应的设备上。接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。...

def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show解释代码

1. 将输入的图片进行缩放，使其宽度和高度都等于opt.img_size（一般情况下为416），并将其转换为RGB格式。 2. 将缩放后的图片转换为PyTorch的tensor，并将其从uint8类型转换为fp16或fp32类型，同时将像素值从0-255...

解释一下下面一段代码 def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show

这是一个函数，名称为 detect，其输入参数有 name_list 和 img，其中 name_list 是一个列表，img 是一个图片。该函数的作用是使用 YOLOv5 检测算法对输入的图片进行目标检测，并返回检测结果的字符串形式。 具体...

def button_image_open(self): print('button_image_open') name_list = [] img_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)") if not img_name: return img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10)

这是一个用于打开图片并进行目标检测的函数，使用了OpenCV和PyTorch进行图像处理和模型推理。具体流程如下： 1. 使用QtWidgets.QFileDialog打开一个图片选择对话框，选中需要检测的图片。 2. 使用OpenCV的cv2....
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