pytorch batch tensor图像显示 pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作

时间:2021-05-20 Xavier Jiezou 人气:0

想了解pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作的相关内容吗，Xavier Jiezou在本文为您仔细讲解pytorch batch tensor图像显示的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：pytorch,batch,tensor类型,图像显示，下面大家一起来学习吧。

项目场景

pytorch训练时我们一般把数据集放到数据加载器里，然后分批拿出来训练。训练前我们一般还要看一下训练数据长啥样，也就是训练数据集可视化。

那么如何显示dataloader里面带batch的tensor类型的图像呢？

显示图像

绘图最常用的库就是matplotlib：

pip install matplotlib

显示图像会用到matplotlib.pyplot.imshow方法。查阅官方文档可知，该方法接收的图像的通道数要放到后面：

在这里插入图片描述

数据加载器中数据的维度是[B, C, H, W]，我们每次只拿一个数据出来就是[C, H, W]，而matplotlib.pyplot.imshow要求的输入维度是[H, W, C]，所以我们需要交换一下数据维度，把通道数放到最后面，这里用到pytorch里面的permute方法（transpose方法也行，不过要交换两次，没这个方便，numpy中的transpose方法倒是可以一次交换完成）

用法示例如下：

>>> x = torch.randn(2, 3, 5)
>>> x.size()
torch.Size([2, 3, 5])
>>> x.permute(1, 2, 0).size()
torch.Size([3, 5, 2])

代码示例

#%% 导入模块
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.utils import make_grid
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
#%% 下载数据集
train_file = datasets.MNIST(
    root='./dataset/',
    train=True,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
    ]),
    download=True
)
#%% 制作数据加载器
train_loader = DataLoader(
    dataset=train_file,
    batch_size=9,
    shuffle=True
)
#%% 训练数据可视化
images, labels = next(iter(train_loader))
print(images.size())  # torch.Size([9, 1, 28, 28])
plt.figure(figsize=(9, 9))
for i in range(9):
    plt.subplot(3, 3, i+1)
    plt.title(labels[i].item())
    plt.imshow(images[i].permute(1, 2, 0), cmap='gray')
    plt.axis('off')
plt.show()

这里以mnist数据集为例，演示一下显示效果。我这个代码其实还有一点小问题。数据增强的时候我不是进行标准化了嘛，就是在第7行代码：Normalize((0.1307,), (0.3081,))。

所以，如果你想查看训练集的原始图像，还得反标准化。

标准化：image = (image-mean)/std

反标准化：image = image*std+mean

我拿imagenet中的一个蚂蚁和蜜蜂的子集做了一下实验，标准化前后的区别还是很明显的：

在这里插入图片描述

最终效果

在这里插入图片描述

补充：PIL，plt显示tensor类型的图像

该方法针对显示Dataloader读取的图像

PIL 与plt中对应操作不同，但原理是一样的，我试过用下方代码Image的方法在plt上show失败了，原因暂且不知。

 # 方法1：Image.show()
 # transforms.ToPILImage()中有一句
 # npimg = np.transpose(pic.numpy(), (1, 2, 0))
 # 因此pic只能是3-D Tensor，所以要用image[0]消去batch那一维
 img = transforms.ToPILImage(image[0])
 img.show()

 # 方法2：plt.imshow(ndarray)
 img = image[0] # plt.imshow()只能接受3-D Tensor，所以也要用image[0]消去batch那一维
 img = img.numpy() # FloatTensor转为ndarray
 img = np.transpose(img, (1,2,0)) # 把channel那一维放到最后
 # 显示图片
 plt.imshow(img)
 plt.show()
 cnt += 1

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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