使用数据加载器加载时，PyTorch会平铺图像
使用数据加载器加载时，PyTorch会平铺图像
提问于 2020-11-06 05:12:33
我正在尝试使用PyTorch数据加载器加载图像数据集，但生成的转换是平铺的，并且没有像我预期的那样将原始图像裁剪到中心。
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(224),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor()])
dataset = datasets.ImageFolder('ml-models/downloads/', transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
images, labels = next(iter(dataloader))
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(images[6].reshape(224, 224, 3))生成的图像是平铺的，而不是中心裁剪的。
所提供的转换中是否存在错误？(下图显示链接：) 1：https://i.stack.imgur.com/HtrIa.png
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-11-06 05:41:08
Pytorch以通道优先格式存储张量，因此3通道图像是形状(3，H，W)的张量。Matplotlib期望数据是通道最后的格式，即(H，W，3)。调整形状不会重新排列尺寸，因此您需要Tensor.permute。
plt.imshow(images[6].permute(1, 2, 0))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/64705364
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