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阿新 • • 發佈:2020-11-18
在使用pytorch作為深度學習的框架時,經常會遇到變數variable、張量tensor與矩陣numpy的型別的相互轉化的問題,本章結合這實際影象對此轉化方法進行實現。
1.載入需要用到的模組
import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg
2.顯示圖片與圖片中的一部分割槽域
test_img = mpimg.imread('example1.jpg') i_x = 20 i_y = 85 sub_img = test_img[i_y:i_y + 100,i_x:i_x + 100,:] #numpy型別
3.將numpy矩陣轉換為Tensor張量
sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img為numpy型別
4.將Tensor張量轉化為numpy矩陣
sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts為tensor張量
5.將numpy轉換為Variable
sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img))
6.將Variable張量轉化為numpy
sub_np2 = sub_va.data.numpy()
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支援碼農教程。