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法律研究如何将Torch张量转换为PIL图像？
ToPILImage() 变换将 torch 张量转换为 PIL 图像。**torchvision.transforms** 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。**ToPILImage()** 接受形状为 **[C, H, W]** 的 torch 张量，其中 **C、H** 和 **W** 分别是相应 PIL 图像的通道数、图像高度和宽度。
步骤
我们可以使用以下步骤将 torch 张量转换为 PIL 图像：
导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库为 **torch、Pillow** 和 **torchvision**。确保您已安装它们。
import torch import torchvision import torchvision.transforms as T from PIL import Image
定义形状为 **[C, H, W]** 的 torch 张量。
tensor = torch.rand(3,256,256)
定义一个变换，将 torch 张量转换为 PIL 图像。
transform = T.ToPILImage()
将上述定义的变换应用于输入 torch 张量，将其转换为 PIL 图像。
img = transform(tensor)
显示转换后的 PIL 图像。
img.show()
示例
请看下面的示例：
# import required libraries import torch import torchvision.transforms as T from PIL import Image # define a torch tensor tensor = torch.rand(3,300,700) # define a transform to convert a tensor to PIL image transform = T.ToPILImage() # convert the tensor to PIL image using above transform img = transform(tensor) # display the PIL image img.show()
输出
它将产生以下输出：
更新于：2023年9月10日
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