关于类型为numpy,TensorFlow.tensor,torch.tensor的shape变化以及相互转化
numpy 类型 关于 以及 Tensorflow 变化 相互 转化
2023-09-14 08:58:40 时间
https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546
1.numpy类型:numpy.ndarray 对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C)
(1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.expand_dims的用法)
(2)元素总数可以变化:scipy.misc.imresize(a,size)
2.TensorFlow的类型:tensorflow.python.framework.ops.tensor 图片的计算格式(H,W,C)或者(batch,H,W,C)
(1)在元素总数不变的情况下:numpy可以直接作为Tensor的输入,一旦被放在tf的函数下则失去了numpy的使用方法。tf.expand_dims在指定维度增加1维,大小为1;tf.squeeze刚好相反,删掉维度为1的轴(这两个函数可以参考tf.expand_dims和tf.squeeze函数);
(2)元素总数可以变化:
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'''
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tf和numpy之间的转化
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'''
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import tensorflow as tf
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a= tf.zeros((3,2))
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sess=tf.Session()
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sess.run(tf.global_variables_initializer())
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print("type(a)=",type(a)) # type(a)= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
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#转化为numpy数组
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a_np=a.eval(session=sess)
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print("type(a_np)=",type(a_np)) # type(a_np)= <class 'numpy.ndarray'>
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#转化为tensor
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a2= tf.convert_to_tensor(a_np)
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print("type(a2)=",type(a2)) # type(a2)= <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
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3.torch类型:torch.tensor 图片的计算格式是(C,H,W)或者(batch,C,H,W)
numpy类型不能直接作为Tensor的输入,所以在运用torch之前一定要进行转化。
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from PIL import Image
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import torch
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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a=Image.open('/home/zzp/um_lane_000000.png') # 加载图片数据,返回的是一个PIL类型
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b=np.array(a).astype(np.float32) # 先将PIL类型转化成numpy类型,并且把数据变成浮点数
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c=b.transpose((2,0,1)) # 调整成torch的通道
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d=torch.from_numpy(c).float() # 再将numpy类型转化成torch.tensor类型
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# 或者另外一种加载图片的方式
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import scipy.misc
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import torch
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import numpy as np
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a=scipy.misc.imread('/home/zzp/um_lane_000000.png') # 加载图片数据,返回的是一个numpy类型
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c=a.transpose((2,0,1)).astype(np.float32) # 直接调整成torch的通道,不需要转化成numpy类型了,还是要变为浮点数
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d=torch.from_numpy(c).float() # 再将numpy类型转化成torch.tensor类型
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# 三种加载图像的方法
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a=Image.open('/home/zzp/um_lane_000000.png')
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b=scipy.misc.imread('/home/zzp/um_lane_000000.png')
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c=plt.imread('/home/zzp/um_lane_000000.png')
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#显示
(1)在元素总数不变的情况下
(2)元素总数可以变化
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