pytorch讀入圖片並顯示np.transpose(np_image, [1, 2, 0])

np.transpose(np_image, [1, 2, 0])

pytorch中讀入圖片並進行顯示時

# visualization of an example of training data
def show_image(tensor_image):
    np_image = tensor_image.numpy()
    np_image = np.transpose(np_image, [1, 2, 0])*0.5 + 0.5 # 轉置后做逆歸一化
    plt.imshow(np_image)
    plt.show()　　

X = iter(train_loader).next()[0]
print(X.size())
show_image(X)

其中有一行命令用來轉置

np.transpose(np_image, [1, 2, 0])

主要是Pytorch中使用的數據格式與plt.imshow()函數的格式不一致

Pytorch中為[Channels, H, W]

而plt.imshow()中則是[H, W, Channels]

因此，要先轉置一下。

該函數的解釋見：plt.imshow()

pytorch讀入並顯示圖片的方法

方式一

將讀取出來的torch.FloatTensor轉換為numpy

np_image = tensor_image.numpy()
np_image = np.transpose(np_image, [1, 2, 0])
plt.show()

方式二

利用torchvision中的功能函數，一般用於批量顯示圖片。

img=torchvision.utils.make_grid(img).numpy()
plt.imshow(np.transpose(img,(1,2,0)))
plt.show()