1, 创建pytorch 的Tensor张量：
|
1
2
3
|
torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] |
2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化
|
1
2
3
|
b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU |
3, tensor和numpy的转化
|
1
2
3
|
b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组 a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor |
4, torch的GPU tensor保存为图片
|
1
2
3
|
import scipy.misc scipy.misc.imsave(‘pic_name',img) #img为二维张量，比如（224,224），保存为黑白图 |
5, 堆叠矩阵，形成彩色图片
|
1
2
|
img = np.stack((ia,b,c),dim) #堆叠矩阵a,b,c 可用于三通道图像的保存 dim表示要增加的维度，#比如a,b,c均为（224,224）大小的矩阵，那么令dim=-1，则 img的维度为（224,224,3) |
6, 从numpy数组保存图片
|
1
2
3
4
5
|
from PIL import Image im = Image.fromarray(A) im.save("your_file.jpeg") |
7, 读取图片为矩阵:
|
1
2
|
import matplotlib.imageim = matplotlib.image.imread('0_0.jpg') |
8, 保存矩阵为图片:
|
1
2
3
4
5
|
import numpy as npimport scipy.misc x = np.random.random((600,800,3))scipy.misc.imsave('meelo.jpg', x) |
以上这篇pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/zsx1713366249/article/details/93619101
