transforms.RandomCrop()的输入只能是PIL image 不能是tensor

最新推荐文章于 2024-07-30 15:26:10 发布
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文章标签： pytorch 神经网络 python
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这是原始代码
在这里插入图片描述
报错：TypeError: ‘builtin_function_or_method’ object is not iterable
在这里插入图片描述

这是更改后的代码
在这里插入图片描述
报错：TypeError: img should be PIL Image. Got <class ‘torch.Tensor’>
在这里插入图片描述
所以我输入tensor是不对的，应该输入PIL image

然而我看网上好多资料说这个函数对tensor和PIL都可以，不知道哪个是对的，我感觉应该是只能输入PIL image不能是tensor

我把输入替换成data_i_pil = transforms.ToPILImage()(data_i)后程序可以正常运行

网上好多说这个函数对tensor和PIL都可以，其实不是的，我举个例子，下面的链接就是其中之一
链接：https://www.jianshu.com/p/ae695df39274

pytorch--transforms.RandomChoice 使用code
星月夜话
05-01 3262
import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit import PIL from torchvision import transforms from transforms import * from PIL import Image import matplotlib.pyplot...
图像类型错误导致执行报错：TypeError: img should be PIL image or NumPy array. Got ＜class ‘list‘＞.
beauty0220的博客
02-20 1081
硬件环境(Ascend/GPU/CPU): GPU软件环境:– MindSpore 版本: 1.7.0执行模式： 动态图(PYNATIVE_MODE) – Python 版本: 3.7.6– 操作系统平台: linux。
tensorflow中的随机裁剪函数random_crop
仙界天堂
07-02 2万+
tf.random_crop是tensorflow中的随机裁剪函数，可以用来裁剪图片。我采用如下图片进行随机裁剪，裁剪大小为原图的一半。 如下是实验代码import tensorflow as tf import matplotlib.image as img import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.InteractiveSession()
图像预处理-resize+random crop
November、Chopin
03-17 1238
在图像输入到CNN之前需要对图像做一些预处理，如resize和随机裁剪，这是在平时开发中写的代码片段，总结一下。 from PIL import Image import random def resize_and_randcrop(img, normal_width=256, normal_height=256): ''' @ img: PIL.ImageFile.ImageFile, rgb ''' # resize w, h = img.size if
报错： ‘img should be PIL Image. Got ＜class ‘torch.Tensor‘＞’及解决方案
FoolishL的博客
09-22 1100
在定义transforms.Compose()时，把ToTensor()方法写在了resize的方法之前，造成顺序不对。
python中的 RandomCrop
weixin_45193103的博客
03-28 5755
#RandomCrop trans_random = transforms.RandomCrop((50,50)) trans_compose_2 = transforms.Compose([trans_random,trans_totensor]) for i in range(10): img_crop = trans_compose_2(img) writer.add_image("RandomCrop",img_crop,i) 官方文档如下： class RandomCro..
常见的Transforms（二）RandomCrop
weixin_44943389的博客
11-07 471
关注输入输出类型多看官方文档（最原生的东西）关注方法需要什么参数。
Pytorch学习 day05（RandomCrop、Transforms工具使用总结）
丿罗小黑的博客
03-06 907
关注工具的输入和输出多看官方文档，按ctrl + 左键单击即可进入官方文档输入可以看_ _ init _ _ 方法，需要什么参数：self不用管带有 = 的如：xx = 12 表示带有默认值，也不用管在Args: 中查看需要我们填写的参数是要求什么类型的。
深入理解 transforms.ToTensor()
最新发布
qq_42754434的博客
07-30 1457
在使用 PyTorch 进行图像处理和深度学习任务时，transforms.ToTensor() 是一个常用的工具。它可以将图像数据转换为 PyTorch 的张量格式，为后续的神经网络处理做好准备。尽管这个方法很常用，但很多人可能并不完全理解它具体做了哪些操作。本文将深入解析 transforms.ToTensor() 的具体作用和工作原理。
理解transforms.ToTensor()函数
LJC的博客
08-08 2万+
先说结论： transform.ToTensor()的操作对象有PIL格式的图像以及numpy（即cv2读取的图像也可以）这两种。对象不能是tensor格式的，因为是要转换为tensor的。 先附上源码： class ToTensor(object): """Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the rang
TypeError: img should be PIL Image. Got class torch.Tensor
pprp的博客
10-24 1万+
TypeError: img should be PIL Image. Got <class ‘torch.Tensor’> 背景： 在pytorch中使用MNIST数据集，进行可视化，代码如下： import torch import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import datasets, transfo...
RandomCrop随机裁剪
yangleileileilei的博客
05-09 736
【代码】RandomCrop随机裁剪。
random_crop随机切割
大柠檬的博客
11-19 7944
通常用于切割图像数据。第一个代码例子请在本地运行 #例子1 import cv2 import tensorflow as tf img = cv2.imread(&quot;02.jpg) print(img) cv2.imshow(&quot;inputaa&quot;, img) import tensorflow as tf sess=tf.InteractiveSession() height, width = i...
coco数据集格式的RandomCrop
llf000000的博客
12-12 263
添加 RandomCrop 函数。添加RandomCrop模块。
8、随机裁剪 transforms.RandomCrop(）
热门推荐
lichaoqi1的博客
04-01 2万+
transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant') size：期望随机裁剪之后输出的尺寸 padding：填充边界的值，单个（int）,两个（[左/右，上/下]），四个（各个边界） pad_if_needed :bool值，避免数组越界 fill:填充 padding_mode ：填充模式 “constant”:利用常值进行填充 “edge”:利用图像边缘像素点进行填充
一个RandomCrop方案-深度学习
halchan的博客
08-06 3209
版权归属： https://blog.csdn.net/halchan chanhal@outlook.com 更多关注： https://github.com/chanhal https://www.zhihu.com/people/chanhal transform_list = [] if opt.resize_or_crop == 'resize_and_crop': o...
3、PyTorch 张量系统：Tensor
Man
02-20 1071
文章目录一、简介二、数据增强整体流程三、像素内容变换（Photometric Distortions）1、Random Brightness2、Random Contrast, Hue, Saturation3、RandomLightingNoise四、空间几何变换（Geometric Distortions）1、RandomExpand2、RandomCrop3、RandomMirror五、py...
TypeError: img should be PIL Image. Got ＜class ‘torch.Tensor‘＞
沛竹君的博客
10-17 8349
出现报错如图： 问题原因： 在定义transforms.Compose()时，把ToTensor()方法写在了随机旋转图片的方法RandomHorizontalFlip()之前，造成顺序不对 解决方法：将ToTensor()方法移动到RandomHorizontalFlip()之后 此时运行程序，报错消失。 ...
TensorFlow random_crop和multinomial等方法学习
捉不住的鼬鼠的足迹
08-14 2325
在学习斯坦福大学TensorFlow教程第二节课（https://www.youtube.com/watch?v=9kC836XhICU&amp;list=PLQ0sVbIj3URf94DQtGPJV629ctn2c1zN-&amp;index=2）的时候，遇到几个随机数生成的方法，这里学习一下。 第一个是tf.random_normal()，该方法就是用正态分布产生随机数，默认是标准正态分布。...
我说的是利用transforms.totensor
07-16
非常抱歉，我误解了你的问题。你提到的`transforms.To()`是PyTorch库中的一个转换函数，可以将PIL图像或NumPy数组转换为张量。以下是使用`transforms.ToTensor()`将图片转化为张量的示例代码： ```python import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 打开图像 image = Image.open('image.jpg') # 定义转换 transform = transforms.ToTensor() # 转换为张量 image_tensor = transform(image) # 打印张量的形状和数据类型 print(image_tensor.shape) print(image_tensor.dtype) ``` 在这个示例中，我们首先使用PIL库打开一张图片。然后，我们定义一个`transforms.ToTensor()`转换函数，将其应用于图像。最后，我们得到了图像的张量表示，并打印出张量的形状和数据类型。 请注意，使用`transforms.ToTensor()`函数时，图像必须是PIL图像或NumPy数组。如果图像不是这两种类型，需要先进行适当的转换。
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