Pytorch中PIL类型的图片和Tensor类型图片的转换

在pytorch中对于图片的读取有两种办法：Image.open()和vc2.imread()

两者读取的图片的格式不同：Image读取的图片是“RGB”，Opencv读取的图片是“BGR”

尺寸也不同：Image读取的图片是[W,H],Opencv读取的图片是[H，C，W]

那么问题来了，在Pytorch中的图片必须转为Tensor类型才可以使用，那么怎么把PIL类型转为Tensor类型呢？

可以使用预处理，也就是transform进行处理：例如：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Resize((32,32)),
    transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))
])

就可以将Image的[W,H]图转为Tensor的[C,H,W]图，另外对于tensor的图片通常要传入的格式是[N,C,H,W]格式，所以需要对转换为[C,H,W]的图片再进行升维，采用unsqueeze(x，dim=0) 

tips：降维：x.squeeze(dim=a)，dim=a在指定位置，去掉维度为1的和升维，x.unsqueeze(dim=a)，dim=a在指定位置，加上维数为1的维度