如何用PyTorch在CPU和GPU之间转换图片、张量和数组？

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pythonimport torch

创建一个3x224x224的随机Tensortensor=torch.rand((3, 224, 224))

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GPU tensor保存为图片

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

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

from PIL import Image im = Image.fromarray(A) im.save("your_file.jpeg")

7, 读取图片为矩阵:

import matplotlib.image im = matplotlib.image.imread('0_0.jpg')

8, 保存矩阵为图片:

import numpy as np import scipy.misc x = np.random.random((600,800,3)) scipy.misc.imsave('meelo.jpg', x)

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