图片显示
pytorch 载入的数据集是元组tuple 形式,里面包括了数据及标签(train_data,label),其中的train_data数据可以转换为torch.Tensor形式,方便后面计算使用。
同样给一些刚入门的同学在使用载入的数据显示图片的时候带来一些难以理解的地方,这里主要是将Tensor与numpy转换的过程,理解了这些就可以就行转换了
CIAFA10数据集
首先载入数据集,这里做了一些数据处理,包括图片尺寸、数据归一化等
import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms from autoencoder import AutoEncoder import torch.nn as nn import torchvision import numpy as np dataset = dset.CIFAR10(root='../train/data', download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.Scale(200), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), transforms.Gray() ]))
在这里 dataset 是一个CIFAR10对象,(大家可以查看一下他的源代码)
方式一
dataset[1] = ([torch.FloatTensor of size 1x200x200],9)
载入的第二个数据是个tensor格式,包含一个标签 9
这里我们做的就是将torch.FloatTensor 转换为numpy,然后显示
b = dataset[1][0].numpy() #取数据,不取标签
因为这里的b仍然是1*200*200的大小,所以要重新reshape一下,适合输出图像
plt.imshow(b.reshape(200,200),cmap = 'gray') plt.show()
然后可以显示图像了
方式二
利用torch的接口
img = torchvision.utils.make_grid(dataset[1][0]).numpy() plt.imshow(np.transpose(img,(1,2,0))) plt.show()
这用np.transpose 是因为plt.imshow在显示 时候输入的是(imgsize,imgsieze,channels),而这里得到的img是(3,200,200)的格式,所以进行了转换,才能显示
以上这篇pytorch 数据集图片显示方法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。
pytorch,数据集,图片显示
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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