pytorch带batch的tensor类型图像如何显示
本篇内容主要讲解"pytorch带batch的tensor类型图像如何显示"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"pytorch带batch的tensor类型图像如何显示"吧!
显示图像
绘图最常用的库就是matplotlib：
pip install matplotlib
显示图像会用到matplotlib.pyplot.imshow方法。查阅官方文档可知，该方法接收的图像的通道数要放到后面
数据加载器中数据的维度是[B, C, H, W]，我们每次只拿一个数据出来就是[C, H, W]，而matplotlib.pyplot.imshow要求的输入维度是[H, W, C]，所以我们需要交换一下数据维度，把通道数放到最后面，这里用到pytorch里面的permute方法（transpose方法也行，不过要交换两次，没这个方便，numpy中的transpose方法倒是可以一次交换完成）
用法示例如下：
>>> x = torch.randn(2, 3, 5)>>> x.size()torch.Size([2, 3, 5])>>> x.permute(1, 2, 0).size()torch.Size([3, 5, 2])代码示例
#%% 导入模块import torchimport matplotlib.pyplot as pltfrom torchvision.utils import make_gridfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, transforms#%% 下载数据集train_file = datasets.MNIST( root='./dataset/', train=True, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]), download=True)#%% 制作数据加载器train_loader = DataLoader( dataset=train_file, batch_size=9, shuffle=True)#%% 训练数据可视化images, labels = next(iter(train_loader))print(images.size()) # torch.Size([9, 1, 28, 28])plt.figure(figsize=(9, 9))for i in range(9): plt.subplot(3, 3, i+1) plt.title(labels[i].item()) plt.imshow(images[i].permute(1, 2, 0), cmap='gray') plt.axis('off')plt.show()这里以mnist数据集为例，演示一下显示效果。我这个代码其实还有一点小问题。数据增强的时候我不是进行标准化了嘛，就是在第7行代码：Normalize((0.1307,), (0.3081,))。
所以，如果你想查看训练集的原始图像，还得反标准化。
标准化：image = (image-mean)/std
反标准化：image = image*std+mean
我拿imagenet中的一个蚂蚁和蜜蜂的子集做了一下实验，标准化前后的区别还是很明显的
补充：PIL，plt显示tensor类型的图像
该方法针对显示Dataloader读取的图像
PIL 与plt中对应操作不同，但原理是一样的，我试过用下方代码Image的方法在plt上show失败了，原因暂且不知。
# 方法1：Image.show() # transforms.ToPILImage()中有一句 # npimg = np.transpose(pic.numpy(), (1, 2, 0)) # 因此pic只能是3-D Tensor，所以要用image[0]消去batch那一维 img = transforms.ToPILImage(image[0]) img.show() # 方法2：plt.imshow(ndarray) img = image[0] # plt.imshow()只能接受3-D Tensor，所以也要用image[0]消去batch那一维 img = img.numpy() # FloatTensor转为ndarray img = np.transpose(img, (1,2,0)) # 把channel那一维放到最后 # 显示图片 plt.imshow(img) plt.show() cnt += 1到此，相信大家对"pytorch带batch的tensor类型图像如何显示"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
