Pytorch torchvision.utils.make_grid()用法

最新推荐文章于 2025-05-20 16:31:08 发布
最新推荐文章于 2025-05-20 16:31:08 发布
阅读量8.9k 收藏 22
点赞数 15
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： pytorch 人体姿态估计
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012343179/article/details/83007296
本文详细介绍了PyTorch中make_grid函数的功能与使用方法。make_grid能够将多张图像拼接成一张网格图像，通过调整参数如padding和nrow，可以控制子图像间的间距和每行显示的图像数量。

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

make_grid的作用是将若干幅图像拼成一幅图像。其中padding的作用就是子图像与子图像之间的pad有多宽。nrow是一行放入八个图片。

                 这是padding为0的结果

                    这是padding为2的结果

 

torchvision.utils.make_grid 解释下
12-30 221
是 PyTorch 中库提供的一个实用函数，用于将多个图像拼接成一个网格，方便进行可视化。
Pytorch: torchvision.utils.make_grid函数的说明
qq_35896136的博客
05-25 1万+
在做CIFAR图像识别的时候，想可视化一下图像 文章目录1、官网说明2、函数的目的 1、官网说明 发明官网的文档还真的挺好用，能够看清楚里面每个参数的细节，但就是有的例子举的比较少，可能理解没那么透彻。官网指路----> pytorch官网 2、函数的目的 官网说的目的是：Make a grid of images.,组成图像的网络，其实就是将多张图片组合成一张图片。 >>>print(images.size()) torch.Size([4, 3, 32, 32]) # 表.
torchvision.utils.make_grid
a362682954的博客
07-25 1万+
torchvision.utils torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0)[source] Make a grid of images. Parameters: tensor (Tensor...
Pytorch torchvision.utils.make_grid()
tyl15827311279的博客
04-16 5295
torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 参数列表如上，参考博客如下： https://blog.csdn.net/a362682954/article/details/81196840 ...
pytorch小记（二十五）：PyTorch 中的 from torchvision.utils import make_grid，make_grid 全面指南
最新发布
xzs1210652636的博客
05-20 915
PyTorch 中的 from torchvision.utils import make_grid，make_grid 全面指南
【Pytorch】torchvision.utils.save_image直接保存tensor为图片
热门推荐
ayayayayo的博客
08-05 4万+
一般来说，需要将tensor转变为numpy类型的数组从而保存图片，这样的过程比较繁琐，Pytorch提供了save_image()函数，可直接将tensor保存为图片，若tensor在cuda上也会移到CPU中进行保存。 ) 参数： tensor (Tensor or list): Image to be saved. If given a mini-batch tensor, saves the tensor as a grid of images by calling make_grid. **.
torchvision.utils.make_grid(images)什么意思
04-01
torchvision.utils.make_grid(images)是PyTorch中的一个函数，用于将多张图片拼接成一张网格状的图片。其中images是一个张量（tensor），包含了多张图片的数据。在拼接时，make_grid函数可以自动调整每张图片的大小...
Pytorch torchvision.utils.make_grid的一个坑
qq_43110298的博客
04-07 1561
我在可视化CNN某层的feature map 的时候使用了这Pytorch torchvision.utils.make_grid 方法，结果在输出的时候发现有几个图完全黑了（数值过小）。我觉得不应该呀，Pytorch torchvision.utils.make_grid 有个 scale_each 函数，有它就说明将每个图单独正则化到了（0,1）区间。后来发现，原来哪些正常的图的范围是（-0.1 ~ 0.4），正则化没有问题，但是由于第3-5个图的范围是（1e-7 ~ 1e-9），相对于正则化代码的1e
torchvision.utils.make_grid详解
m0_49133355的博客
07-17 1931
输入张量格式: make_grid 函数的输入张量应该是 (B, C, H, W) 形状的，其中 B 是批次大小，C 是通道数，H 和 W 是图片的高度和宽度。tensor: 输入的张量，通常是一个形状为 (B, C, H, W) 的张量，其中 B 是批次大小，C 是通道数，H 和 W 是图片的高度和宽度。返回一个形状为 (C, H, W) 的张量，其中 C 是通道数，H 和 W 是生成的网格图片的高度和宽度。range: 归一化的范围，如果不为 None，则会将像素值归一化到指定的范围。
torchvision.utils.make_grid 将一个batch的图片在一张图中显示 (torchvision.utils.save_image)
hxxjxw的博客
01-07 4592
import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import torchvision img = plt.imread('wave.jpg') img_tensor = transforms.ToTensor()(img) img_tensor = img_tensor.repeat(10,1,1,1) img_tensor = torchvision.utils.make_grid(img_t...
torchvision.utils.make_grid() 拼接图片 mnist数据集（新手）
每日提升一点点
02-05 1937
import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import torchvision import matplotlib.pyplot as plt def image_show(images): images = images.numpy() images = images.transpose((1, 2, 0)) print(im.
torchvision.utils.make_grid怎么使用
weixin_42590539的博客
02-15 277
可以使用torchvision.utils.make_grid来将多个图像组合成一个网格图。它接受一个图像列表作为输入，并返回一个组合好的网格图，可以使用PyTorch的transforms来进行变换。 ...
torchvision.utils.make_grid改变图像通道
a1004550653的博客
03-14 515
问题：单通道图像经过torchvision.utils.make_grid后，生成了三通道的图像。当拼接图像为单通道时，会在通道上将图片叠加三次。
代码系列：pytorch——make_grid，ReflectionPad2d，BatchNorm2d
lynlindasy的博客
10-16 991
1. make_grid torchvision.utils.make_grid()作用是将若干幅图像拼成一幅图像，如下所示： torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False) tensor是4D张量，比如(B, H, W, C)的图像；n...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值