pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换
1,创建pytorch的Tensor张量：
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
b=a.cpu()#GPU→CPU a=b.cuda()#CPU→GPU
3,tensor和numpy的转化
b=a.numpy()#tensor转化为numpy数组 a=b.from_numpy()#numpy数组转化为tensor
4,torch的GPUtensor保存为图片
importscipy.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
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
fromPILimportImage
im=Image.fromarray(A)
im.save("your_file.jpeg")
7,读取图片为矩阵:
importmatplotlib.image
im=matplotlib.image.imread('0_0.jpg')
8,保存矩阵为图片:
importnumpyasnp
importscipy.misc
x=np.random.random((600,800,3))
scipy.misc.imsave('meelo.jpg',x)
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