PyTorch DatasetLoader tensor should be a torch tensor. Got ＜class ‘PIL.Image.Image‘＞报错

最新推荐文章于 2023-02-26 15:19:47 发布

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#pytorch #深度学习 #人工智能

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transforms.Normalize([0.5,],[0.5,]),
 transforms.ToTensor()

问题出在上方代码，normalize要在totensor之后才行

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img should be PIL Image. Got ＜class ‘numpy.ndarray‘＞

jacke121的专栏

12-04

5833

img should be PIL Image. Got <class 'numpy.ndarray'> 解决方法1： from PIL import Image PIL_image = Image.fromarray(ndarray_image) #这里ndarray_image为原来的numpy数组类型的输入解决方法2： import math import random import torch # -*- coding: utf-8 -*- import num

paddle 2.0 RuntimeError: Unknown data type ＜class ‘PIL.Image.Image‘＞

Learning from the mistakes

01-26

947

今天在用paddle 2.0的时候，跑minst数据集的时候，发现了下面的问题：查看更多log信息的命令： eport FLAGS_call_stack_level=2 然后重新运行代码，就会出现更多的嗯日志，我的部分日志如下： .... File "/home/wu/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line 95, in default_collate_f

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TypeError: img should be PIL Image. Got class torch.Tensor

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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...

TypeError: img should be PIL Image. Got ＜class ‘dict‘＞/Got＜class ‘Torch.Tensor‘＞/Got＜class ‘numpy.n＞

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1. 问题描述代码运行至下列语句时: for i, data in enumerate(train_loader): 有时会遇到以下三种报错: TypeError: img should be PIL Image. Got <class 'dict'> TypeError: img should be PIL Image. Got <class 'Torch.Tensor'> TypeError: img should be PIL Image. Got <class

python中transpose的用法 TypeError: Input tensor should be a torch tensor. Got ＜class ‘PIL.PngImagePlugin

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首先看一下官方的文档也就是说Compose接收的数据类型是列表形式的，需要将transforms中的用法进行用列表组织，列表的顺序就是其执行的顺序。 class Compose: """Composes several transforms together. This transform does not support torchscript. Please, see the note below. Args: transforms (list of `

【待解决】＜class ‘PIL.Image.Image‘＞与＜class ‘numpy.ndarray‘＞的转换问题：前者size（800,800）,后者的shape(800, 800, 3)

nyist_yangguang的博客

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转换过程中发生shape的改变，待解决

TypeError: Input tensor should be a torch tensor. Got <class 'PIL.Image.Image'>.

03-30

This error message indicates that the input to a PyTorch function or model should be a tensor, but instead it received a PIL Image object. To fix this error, you need to convert the PIL Image object ...

pic should be Tensor or ndarray. Got <class 'PIL.Image.Image'>.

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import PIL.Image as Image # 假设有一个名为img_path的变量存储着图片路径 image = Image.open(img_path) transformer = transforms.ToTensor() tensor_image = transformer(image) print(tensor_image.shape) # ...

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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。

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前言：在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时，你可能和我一样遇到过各种各样的问题，网上虽然总能找到类似的问题，但不同文章的代码环境不同，也不一定能直接解决自己的问题。这时，就需要就自身所出bug了解问题本身涉及的大致原理，依据报错的具体位置(要完整的看完bug信息，不要只看最后报错信息而不看中间调用过程)才能更快的精准解决自己的问题一、原理概述 PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，.

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the

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狗bug，弄了我一天。。。原因是在用GPU跑代码的时候，网络模型中使用了多个类，结果习惯性地只给主类使用了.to(device)，网络中的其他类没管了，导致出现这个bug，后来在涉及到的类后面都添加了.to(device)后就OK了 block = Block().to(device) # 次类 net = Uet2plus().to(device) # 网络中的主要类 ...

TypeError: img should be PIL Image. Got ＜class ‘torch.Tensor‘＞

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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。 ...

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dataTtransform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Resize([imageSize, imageSize]), ]) 在定义transforms.Compose()时，把ToTensor()方法写在了Resize()之前，造成顺序不对。修改如下： dataTtransform = transforms.Compose([ transforms.Resize([imageSize, image

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上代码 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer=SummaryWriter("log2") for i in range(100): writer.add_scalars('haha', {'Train':i*i*3+0.5}, i) writer.add_scalars('haha', {'Test': i*i}, i) writer.close() #############################