DenseTensor在Microsoft.ML.OnnxRuntime中的转换
DenseTensor在Microsoft.ML.OnnxRuntime中的转换
提问于 2022-01-27 14:32:31
我目前正在尝试使用https://github.com/AsuharietYgvar/AppleNeuralHash2ONNX/blob/master/nnhash.py将代码从Micrisoft.ML.OnnxRuntime移植到C#。对于图像加载，我使用SixLabors.ImageSharp。
到目前为止，加载onnx会话文件是可行的，但我认为我无法正确地预处理输入图像。原来的代码是这样的：
image = Image.open(sys.argv[3]).convert('RGB')
image = image.resize([360, 360])
arr = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
arr = arr * 2.0 - 1.0
arr = arr.transpose(2, 0, 1).reshape([1, 3, 360, 360])现在，我很难找到如何转换图像数据数组。到目前为止，我的代码如下：
img.Mutate(x =>
{
x.Resize(new ResizeOptions
{
Size = new SixLabors.ImageSharp.Size(360, 360),
Mode = SixLabors.ImageSharp.Processing.ResizeMode.Stretch
});
});
Tensor<float> arr = new DenseTensor<float>(new int[] { 1, 3, 360, 360 });
for (int y = 0; y < img.Height; y++)
{
Span<Rgb24> pixelSpan = img.GetPixelRowSpan(y);
for (int x = 0; x < img.Width; x++)
{
arr[0, 0, y, x] = (pixelSpan[x].R / 255f * 2) - 1;
arr[0, 1, y, x] = (pixelSpan[x].G / 255f * 2) - 1;
arr[0, 2, y, x] = (pixelSpan[x].B / 255f * 2) - 1;
}
}但似乎设置张量的顺序/布局是错误的。问题是，我在transform库中找不到任何类似于原始代码中的最后一行(arr.transpose(2, 0, 1).reshape([1, 3, 360, 360]))的arr.transpose(2, 0, 1).reshape([1, 3, 360, 360])函数。
那么，如何才能正确地为Microsoft.ML.OnnxRuntime构建输入图像张量呢？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-02-18 06:09:18
转置并不是必需的，因为你已经在创建正确形状的致密张量。在python代码中，我们使用一个数组，即360,360，3，并将其转换为1，3,360,360的数组。当您的dotnet代码从行中获取RGB值时，并将这些值直接放入张量。
下面是我们用来做这件事的代码：
public virtual Tensor<float> ConvertImageToTensor(ref List<Image<Rgb48>> images, int[] inputDimension)
{
inputDimension[0] = images.Count;
Tensor<float> input = new DenseTensor<float>(inputDimension);
for (var i = 0; i < images.Count; i++)
{
var image = images[i];
for (var y = 0; y < image.Height; y++)
{
var pixelSpan = image.GetPixelRowSpan(y);
for (var x = 0; x < image.Width; x++)
{
input[i, 0, y, x] = pixelSpan[x].R;
input[i, 1, y, x] = pixelSpan[x].G;
input[i, 2, y, x] = pixelSpan[x].B;
}
}
}
return input;
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70880362
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