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方法也行免费云主机域名，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）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。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！这里是百云主机网站，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！
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