AttributeError: ‘torch.Size‘ object has no attribute ‘numpy‘

最新推荐文章于 2025-06-11 14:17:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-11 14:17:55 发布 · 1.9k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #pytorch

python语言基础同时被 2 个专栏收录

53 篇文章

订阅专栏

Pytorch

19 篇文章

订阅专栏

在构建图像-关键点标签数据集时，使用PyTorch的transforms进行图像尺寸变换，导致尺寸信息无法正确转换。错误出现在尝试将torch.Size对象调用numpy()方法。解决方案是先将torch.Tensor转换为numpy数组，然后获取尺寸信息。修复此问题后，可以确保图像和关键点标签在缩放后正确同步。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目场景：

提示：这里是图像-关键点标签，制作数据集生成器时的一个bug

项目场景：
图像和标签数据制作数据集生成器：
数据集预处理过程中，需要改变图像的尺寸，因为标签数据是坐标群，需要和图像同步变化。这时候，有图像变化前后的比例来计算坐标变化后的结果。由于，采用的图像变换是torchvision封装的transforms中的transforms变换方法，返回的数据为torch.Tensor。返回的size为torch.Size。
运行中，函数 __getitem__报错:

def __getitem__(self, idx):
    img_id = self._image_paths[idx]
    img_id = os.path.join(self.root_dir, img_id)
    image = Image.open(img_id).convert('RGB')  # (宽,高,通道数）= (w, h, c)
    imgSize = image.size  # 原始图像宽高
    landmarks = np.asfortranarray(self._labels[idx])  # (x, y, 显隐)=(宽，高，显隐性)
    category = self._categories.index(self._cates[idx])  # 0,1,2,3,4

    if self.transform_img:
        image = self.transform_img(image)  # 返回torch.Size([3, 256, 256])
    else:
        image.resize((256, 256))  # 使用resize
    afterSize = image.shape[1:].numpy()  # 缩放后图像的宽高
    print(imgSize, afterSize)
    bi = afterSize / imgSize
    landmarks[:, 0:2] = landmarks[:, 0:2] * bi

    return image, landmarks, category

报错内容：

File "E:/TanhaiyansCode/kpdem_with_pytorch/dataset/dataset_by_PIL.py", line 78, in __getitem__
    afterSize = image.shape[1:].numpy()  # 缩放后图像的宽高
AttributeError: 'torch.Size' object has no attribute 'numpy'

问题描述

提示：这里描述项目中遇到的问题：

例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据
APP 中接收数据代码：

@Override
	public void run() {
		bytes = mmInStream.read(buffer);
		mHandler.obtainMessage(READ_DATA, bytes, -1, buffer).sendToTarget();
	}

原因分析：

定位错误代码：

 afterSize = image.shape[1:].numpy()  # 缩放后图像的宽高

错误码：AttributeError: 'torch.Size' object has no attribute 'numpy'

image是torch.Tensor类型， image.shape返回的是torch.Size，只有torch.Tensor有numpy()方法。所以需要把.numpy()放到image后面，才能用。

解决方案：

只有torch.Tensor有numpy()方法，就先转换为numpy数组，再取size。

代码修改：

afterSize = image.numpy().shape[1:]  # 缩放后图像的宽高