torch.Size([1, 3, 512, 512])转为＜class ‘numpy.ndarray‘＞(512, 512, 3)

最新推荐文章于 2024-03-26 19:00:22 发布
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文章标签： python numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39328344/article/details/115528692
版权
本文展示了如何使用numpy将图像的三个通道（通常为RGB）从单通道数据分别提取出来并合并。通过img1_channel1、img1_channel2和img1_channel3的处理，最后形成一个包含所有三个通道的numpy数组。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

	img1_channel1=img1.numpy()[0,:,:,:][0,:,:][:,:,None]#array(512, 512, 1)
	#img1.numpy()[0,:,:,:]  (3,512,512)
	#img1.numpy()[0,:,:,:][0,:,:]  (512,512)
	#img1.numpy()[0,:,:,:][0,:,:][:,:,None]  (512,512,1)
    img1_channel2=img1.numpy()[0,:,:,:][1,:,:][:,:,None]#array(512, 512, 1)
    img1_channel3=img1.numpy()[0,:,:,:][2,:,:][:,:,None]#array(512, 512, 1)
    #print("img1_channel1.type:",type(img1_channel1))  #<class 'numpy.ndarray'>
    #print("img1_channel1.shape:",img1_channel1.shape)  # (512, 512, 1)
    img1=np.concatenate((img1_channel1,img1_channel2,img1_channel3),axis=-1)
    #img1 numpy.ndarray(512, 512, 3)
PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile与numpy.ndarray的相互转换
hua_you_qiang的博客
07-12 3931
PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile与numpy.ndarray的相互转换 PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile是PIL库中Image的数据类型 而numpy.ndarray是numpy中（plt.imread导入的图片）array的数据类型 PIL转numpy from PIL import Image import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 图片的相对路径 path=
学习笔记|Pytorch使用教程30(PyTorch常见报错 )
qq_24739717的博客
11-28 2391
学习笔记|Pytorch使用教程30 本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2
译（五十）-Pytorch转换Tensor至numpy数组
asd123pwj的博客
03-05 1006
文章首发及后续更新：https://mwhls.top/3680.html 新的更新内容请到mwhls.top查看。 无图/无目录/格式错误/更多相关请到上方的文章首发页面查看。 stackoverflow热门问题目录如有翻译问题欢迎评论指出，谢谢。 目录 1. Pytorch tensor 转为 numpy array 2. Pytorch tensor to numpy array Pytorch tensor 转为 numpy arrayDukeLover asked:对于一个大小为 torch
torch tensor与numpy 数组互相转换
qq_35608277的博客
12-29 5284
tensor 跟numpy 很像。 x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) print(x) x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # new_* methods take in sizes print(x) x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) ...
pytorch将tensor转为numpy用于图像绘制
weixin_43793510的博客
03-04 4457
目标: 将tensor(图像形式)转为numpy，然后绘制图像 1. 形如torch.Size([1, 3, 480, 856]) # B x C x H x W 分析: 这种形状的tensor一般是要输出的某种图像或者即将转化为要输出的某种特征图 绘制方法: 首先压缩tensor的维度 tensor = tensor.squeeze(0) # torch.Size([3, 480, 856]) 然后转换tensor维度的顺序 tensor = tensor.permute(1, 2, 0)
numpy tensor 维度变换
Claire_wanqing的博客
12-30 445
torch.Size([1, 3, 544, 704])转换numpy形式啦，因为源代码中torch_to_np就已经定义的去掉第四维了。下面是是返回颜色空间的报错。执行以下代码就可以把。
python数据的转换
weixin_41920142的博客
05-30 1138
需要注意的是，Numpy 在 64 位机子上浮点数默认的数据类型是float64，而Pytorch默认的是float32。所以为了确保转换后的数据类型是 float32，以及兼顾适用性，使用 torch.as_tensor() 都是更好的选择 （1）提示list没有.shape的属性 a=[1,2,3] a=np.array(a) a.shape （2）将numpy变为tensor a=np.array([1,2,3]) a=torch.from_numpy(a) a.shape,a.d...
NNDL 实验六 卷积神经网络（1）卷积
fangerfang？
10-20 1034
NNDL 实验六（1）
PyTorch 常用代码段合集
m0_64355682的博客
03-28 432
本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。 PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。 1. 基本配置 导入包和版本查询 import torch import torch.nn as nn import torchvision print(torch.__v
小白学Pytorch使用（4-3）：花数据集分类——自定义DataLoader
qq_43737512的博客
03-26 466
利用resnet18网络结构及预训练模型参数进行102类别的花数据集分类——自定义DataLoader处理数据集（训练部分与4-2相同，数据集汇总打乱）
植物语义分割数据集（512x512），包含植物分类数据集 X.shape (3,512,512) y.shape (1,512
02-15
植物语义分割数据集（512x512），包含植物分类数据集 X.shape (3,512,512) y.shape (1,512,512) 植物语义分割数据集（512x512），包含植物分类数据集 X.shape (3,512,512) y.shape (1,512,512)
Numpy 改变数组维度的几种方法
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weixin_39958313的博客
09-19 1万+
参考文章链接：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168 来自 《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》 Numpy改变数组维度的方法有：   reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose() 和 swapaxes() resize() ...
1.图像处理基础 python3.6+opencv4.0配置
qq_38939991的博客
11-04 315
接下来的一个系列会更新图像处理的一些基本知识。 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是python3.6+OpenCV3.3环境的配置 环境的配置是基于Anaconda的，没有下载的小伙伴可以自行下载，附一个anaconda下载教程怎么安装Anaconda3 1.OpenCv简介 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在
PyTorch学习笔记-3.PyTorch模型搭建
ruoqi23的博客
08-03 1370
3.PyTorch模型搭建 3.1.卷积层 3.1.1.卷积-1d/2d/3d 卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加 卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取 例如： AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式 卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积 下面分别为一维、二维、三维卷积示意图 .
张量保存成图片
富贵的博客
09-15 2743
【代码】张量保存成图片。
torch函数学习
fb_help的专栏
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torch学习
【PyTorch】3.3 nn网络层-卷积层
尊新必威的博客
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任务简介： 学习网络模型中采用的神经网络层，包括卷积层，池化层，全连接层和激活函数层，学会如何区分二维卷积和三维卷积； 详细说明： 本节第一部分学习卷积神经网络中最重要的卷积层，了解卷积操作的过程与步骤，同时学会区分一维/二维/三维卷积，最后学习转置卷积（Transpose Convolution）的由来以及实现方法； 本节第二部分学习池化层，全连接层和激活函数层，在池化层中有正常的最大值池化，均值池化，还有图像分割任务中常用的反池化——MaxUnpool，在激活函数中会学习Sigmoid,Tanh
numpy pytorch 接口对应_pytorch numpy list类型之间的相互转换实例
weixin_39753260的博客
12-18 198
如下所示：import torchfrom torch.autograd import Variableimport numpy as np'''pytorch中Variable与torch.Tensor类型的相互转换'''# 1.torch.Tensor转换成Variablea=torch.randn((5,3))b=Variable(a)print('a',a.type(),a.shape)p...
Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化
snailme的博客
03-08 5971
1.将numpy矩阵转换为Tensor张量 sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img为numpy类型 2.将Tensor张量转化为numpy矩阵 sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts为tensor张量 3.将numpy转换为Variable sub_va = Variable(torch.fr...
输出data_loader中数据类型
最新发布
04-01
<think>好的，我现在需要回答用户关于PyTorch DataLoader数据类型的问题。用户想知道如何查看DataLoader输出的数据类型。首先，我需要回忆一下PyTorch中DataLoader的结构和相关知识。 根据用户提供的引用，特别是引用[3]提到数据和标签是元组形式，使用enumerate访问。这说明DataLoader的输出通常是包含数据和标签的元组。而每个元素的类型取决于数据集的定义。比如，如果使用ImageFolder，数据可能是张量，标签可能是整数。 接下来，用户可能需要具体的查看方法。常见的方法包括打印样本数据的类型，使用type()函数，或者检查数据集的属性。比如，打印一个batch的数据类型，或者查看单个样本的shape和dtype。 另外，引用[2]提到transform_expr返回与目标列一致的类型，这可能涉及数据转换后的类型。例如，transforms.ToTensor()会将图像转换为torch.Tensor。因此，数据类型也受预处理的影响，需要检查transform参数。 还要考虑DataLoader的参数，如batch_size（引用[5]）和num_workers（引用[1]），但这些可能不影响数据类型，更多是数据加载的配置。不过，如果数据加载时有类型转换，可能需要关注。 用户可能存在的误区是认为DataLoader本身有固定类型，但实际上类型由数据集决定。因此，需要明确数据集的构造和transform处理步骤。例如，使用ToTensor转换后，数据变为FloatTensor，标签可能保持为LongTensor。 总结步骤应该是：1）检查数据集定义，尤其是transform；2）遍历DataLoader输出，打印类型；3）使用PyTorch的函数如dtype属性查看具体类型。同时，注意数据增强（引用[4]提到的解码和变换）可能影响数据类型。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，并引用相关的参考资料，如引用[3]关于数据标签的元组形式，引用[2]关于数据类型转换。需要避免技术错误，比如混淆数据加载和类型转换的步骤，或者遗漏检查数据预处理的方法。</think>### DataLoader数据类型查看方法 在PyTorch中，`DataLoader`的输出数据类型由**数据集定义**和**数据预处理逻辑**共同决定。以下是具体的查看方法： --- #### 1. **输出结构分析** `DataLoader`的输出通常是一个包含数据和标签的元组，例如： ```python for batch in data_loader: data, labels = batch # 数据与标签分离 ``` - **数据**类型可能是图像张量（`torch.Tensor`）、文本序列（`torch.LongTensor`）等。 - **标签**类型可能是整数（分类任务）或浮点数（回归任务）。 引用[3]提到数据和标签以元组形式存储[^3]。 --- #### 2. **直接打印数据类型** 通过`type()`函数查看单个样本或批次的数据类型： ```python # 遍历第一个批次 for batch_idx, (data, labels) in enumerate(data_loader): print(f"数据张量类型: {type(data)}") # 输出如 <class &#39;torch.Tensor&#39;> print(f"标签张量类型: {type(labels)}") # 输出如 <class &#39;torch.Tensor&#39;> break # 仅查看第一个批次 ``` --- #### 3. **检查张量属性** 对于张量类型的数据，进一步查看其`dtype`和`shape`： ```python print(f"数据张量数据类型: {data.dtype}") # 如 torch.float32 print(f"数据张量形状: {data.shape}") # 如 [batch_size, channels, height, width] print(f"标签张量数据类型: {labels.dtype}") # 如 torch.int64 ``` --- #### 4. **查看数据集定义** 数据类型取决于自定义数据集（`Dataset`类）中的`__getitem__`方法。例如： ```python class CustomDataset(Dataset): def __getitem__(self, index): image = Image.open(path) # 原始类型为PIL.Image image = transforms.ToTensor()(image) # 转换为torch.Tensor（默认float32） label = 0 # 类型为int return image, label ``` - 若未使用`ToTensor()`，数据可能保持为`PIL.Image`或`numpy.ndarray`[^4]。 --- #### 5. **检查预处理逻辑（Transforms）** 通过`transforms.Compose`定义的类型转换直接影响输出类型： ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转为float32张量 transforms.Normalize(mean, std) # 保持float32 ]) ``` 若未使用`ToTensor()`，数据可能为`uint8`类型（如原始图像字节）[^2]。 --- ### 常见数据类型总结 | 数据类型 | 典型场景 | 对应PyTorch类型 | |--------------------|---------------------------|---------------------| | 图像 | 计算机视觉任务 | `torch.float32` | | 分类标签 | 分类任务 | `torch.int64` | | 回归目标值 | 回归任务 | `torch.float32` | | 文本序列 | NLP任务 | `torch.LongTensor` | --- ### 注意事项 1. **批量维度**：`DataLoader`输出的数据张量会**自动添加批次维度**（第一维为`batch_size`）[^5]。 2. **设备迁移**：数据默认在CPU，需手动调用`.to(device)`迁移到GPU。 3. **类型转换**：通过`data.type(torch.FloatTensor)`可强制转换数据类型。 ---
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