tensor转换为图片_Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化

前言

在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。

本文主要说明在pytorch中如何正确将图片格式在各种图像库读取格式以及tensor向量之间转化的问题。以下代码经过测试都可以在Pytorch-0.4.0或0.3.0版本直接使用。

格式转换

我们一般在pytorch或者python中处理的图像无非这几种格式：

PIL：使用python自带图像处理库读取出来的图片格式

numpy：使用python-opencv库读取出来的图片格式

tensor：pytorch中训练时所采取的向量格式(当然也可以说图片)

注意，之后的讲解图片格式皆为RGB三通道，24-bit真彩色，也就是我们平常使用的图片形式。

PIL与Tensor

PIL与Tensor的转换相对容易些，因为pytorch已经提供了相关的代码，我们只需要搭配使用即可：

所有代码都已经引用了(之后的代码省略引用部分)：

import torch

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

# loader使用torchvision中自带的transforms函数

loader = transforms.Compose([

tr