怎么pytorch输出图片的shape

你可以通过pytorch中的torchvision模块中的transforms函数来将图片转换成tensor格式，然后使用torchvision.utils模块中的save_image函数将tensor保存成图片格式。在这个过程中可以使用tensor的shape属性来获取输出图片的shape。例如：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image

img_path = "my_image.png"
img_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor()
])
img_tensor = img_transform(Image.open(img_path))
print(img_tensor.shape)  # 输出图片的shape
save_image(img_tensor, "output_image.png")

这段代码将图片打印出来的shape为三维的tensor，其中第一维代表了图片的通道数，第二和第三维分别代表了图片的高和宽。

相关问题

pytorch输出图片的shape

当使用pytorch输出图片时，常见的图像格式是（batch_size，channel，height，width），其中batch_size表示每组批量中包含的图像数量，channel表示图像的颜色通道，一般为3，即RGB颜色模式，height和width分别表示图像的高度和宽度。因此，图像的shape为(batch_size, channel, height, width)。

pytorch 读取图片

以下是三种PyTorch读取图片的方法：

1. 使用`torchvision.io`库中的`image.read_image()`函数：

from torchvision.io import image

path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
img = image.read_image(path)
print(type(img)) # 输出：<class 'torch.Tensor'>
print(img.shape) # 输出：torch.Size([3, 344, 550])

2. 使用`torchvision.transforms`库中的`ToTensor()`函数和`PIL`库中的`Image`类：

from torchvision.transforms import ToTensor
from PIL import Image

path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
img = Image.open(path)
img = ToTensor()(img)
print(type(img)) # 输出：<class 'torch.Tensor'>
print(img.shape) # 输出：torch.Size([3, 344, 550])

3. 使用`cv2`库和`numpy`库：

import cv2
import numpy as np

path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
img = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = torch.from_numpy(img)
print(type(img)) # 输出：<class 'torch.Tensor'>
print(img.shape) # 输出：torch.Size([3, 344, 550])