【轉載】pytorch中Tensor、PIL、numpy的相互轉化
原博客地址：Pytorch中Tensor與各種圖像格式的相互轉化
1.常用圖像格式：
（1）PIL：使用python自帶圖像處理庫讀取出來的圖片格式；
（2）numpy：使用python-opencv庫讀取出來的圖片格式；
（3）tensor：pytorch中訓練時所採取的向量格式（圖片）。
注意，之後的講解圖片格式皆爲RGB三通道，24-bit真彩色，也就是常用的圖像格式。
2.PIL與Tensor相互轉換：
以下所有代碼都已經被引用。
import torch
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# loader使用torchvision中自帶的transforms函數
loader = transforms.Compose([
transforms.ToTensor()])
unloader = transforms.ToPILImage()
（1）PIL讀取圖片轉化爲Tensor：
# 輸入圖片地址
# 返回tensor變量
def image_loader(image_name):
image = Image.open(image_name).convert('RGB')
image = loader(image).unsqueeze(0)
return image.to(device, torch.float)
（2）將PIL圖片轉化爲Tensor：
# 輸入PIL格式圖片
# 返回tensor變量
def PIL_to_tensor(image):
image = loader(image).unsqueeze(0)
return image.to(device, torch.float)
（3）Tensor轉化爲PIL圖片：
# 輸入tensor變量
# 輸出PIL格式圖片
def tensor_to_PIL(tensor):
image = tensor.cpu().clone()
image = image.squeeze(0)
image = unloader(image)
return image
（4）顯示tensor格式圖片：
def imshow(tensor, title=None):
image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it
image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension
image = unloader(image)
plt.imshow(image)
if title is not None:
plt.title(title)
plt.pause(0.001) # pause a bit so that plots are updated
（5）保存tensor格式圖片：
def save_image(tensor, **para):
dir = 'results'
image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it
image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension
image = unloader(image)
if not osp.exists(dir):
os.makedirs(dir)
image.save('results_{}/s{}-c{}-l{}-e{}-sl{:4f}-cl{:4f}.jpg'
.format(num, para['style_weight'], para['content_weight'], para['lr'], para['epoch'],
para['style_loss'], para['content_loss']))
3.numpy與Tensor相互轉換：
numpy格式是使用cv2，也就是python-opencv庫讀取出來的圖片格式，需要注意的是用python-opencv讀取出來的圖片和使用PIL讀取出來的圖片數據略有不同，經測試用python-opencv讀取出來的圖片在訓練時的效果比使用PIL讀取出來的略差一些。
以下所有代碼都已經被引用。
import cv2
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
（1）numpy轉化爲tensor：
def toTensor(img):
assert type(img) == np.ndarray,'the img type is {}, but ndarry expected'.format(type(img))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = torch.from_numpy(img.transpose((2, 0, 1)))
return img.float().div(255).unsqueeze(0) # 255也可以改爲256
（2）tensor轉化爲numpy：
def tensor_to_np(tensor):
img = tensor.mul(255).byte()
img = img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1, 2, 0))
return img
（3）展示numpy格式圖片：
def show_from_cv(img, title=None):
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.figure()
plt.imshow(img)
if title is not None:
plt.title(title)
plt.pause(0.001)
（4）展示tensor格式圖片：
def show_from_tensor(tensor, title=None):
img = tensor.clone()
img = tensor_to_np(img)
plt.figure()
plt.imshow(img)
if title is not None:
plt.title(title)
plt.pause(0.001)
4.多張圖片處理舉例：
# 將 N x H x W X C 的numpy格式圖片轉化爲相應的tensor格式
def toTensor(img):
img = torch.from_numpy(img.transpose((0, 3, 1, 2)))
return img.float().div(255).unsqueeze(0)