pytorch 實現(xiàn)張量tensor,圖片,CPU,GPU,數(shù)組等的轉(zhuǎn)換
更新時間：2020年01月13日 09:08:13 作者：小星星*
今天小編就為大家分享一篇pytorch 實現(xiàn)張量tensor,圖片,CPU,GPU,數(shù)組等的轉(zhuǎn)換，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
1, 創(chuàng)建pytorch 的Tensor張量：
torch.rand((3,224,224)) #創(chuàng)建隨機值的三維張量，大小為（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #創(chuàng)建張量，[3,2]
2, cpu上的tensor和GPU即pytorch創(chuàng)建的tensor的相互轉(zhuǎn)化
b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU
3, tensor和numpy的轉(zhuǎn)化
b = a.numpy() # tensor轉(zhuǎn)化為 numpy數(shù)組 a = b.from_numpy() # numpy數(shù)組轉(zhuǎn)化為tensor
4, torch的GPU tensor保存為圖片
import scipy.misc scipy.misc.imsave(‘pic_name',img) #img為二維張量，比如（224,224），保存為黑白圖
5, 堆疊矩陣，形成彩色圖片
img = np.stack((ia,b,c),dim) #堆疊矩陣a,b,c 可用于三通道圖像的保存 dim表示要增加的維度， #比如a,b,c均為（224,224）大小的矩陣，那么令dim=-1，則 img的維度為（224,224,3)
6, 從numpy數(shù)組保存圖片
from PIL import Image
im = Image.fromarray(A)
im.save("your_file.jpeg")
7, 讀取圖片為矩陣:
import matplotlib.image
im = matplotlib.image.imread('0_0.jpg')
8, 保存矩陣為圖片:
import numpy as np
import scipy.misc
x = np.random.random((600,800,3))
scipy.misc.imsave('meelo.jpg', x)
以上這篇pytorch 實現(xiàn)張量tensor,圖片,CPU,GPU,數(shù)組等的轉(zhuǎn)換就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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