Lua / Torch重塑表

时间:2016-07-20 06:22:07

标签: arrays lua lua-table torch

我已经加载了一个200x200 rgb图像,并通过神经网络将其重新传输到1x(200x200x3)向量中使用

img1=torch.reshape(img,1,image_size*image_size*3)

我得到的输出也是1x(200x200x3)向量。如何将其重塑为尺寸为200x200的rgb图像,以便我可以将其打印出来?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以尝试使用函数permute(x, y, z)将图像更改为3x200x200的形状,然后您应该能够使用itorch.image(your_image)打印它。字母x, y, z是索引Tensor中的列。这里有一个例子。

x = torch.Tensor(3,4,2,5)
> x:size()
 3
 4
 2
 5
[torch.LongStorage of size 4]

y = x:permute(2,3,1,4) -- equivalent to y = x:transpose(1,3):transpose(1,2)
> y:size()
 4
 2
 3
 5
[torch.LongStorage of size 4]

完成此步骤之后,只需执行相同的操作即可。我们说img_size是5。

th> t = torch.Tensor(5,5,3)


[0.0001s]   
th> t = t:permute(3,1,2)
                                                                          [0.0001s] 
th> t:size()
 3
 5
 5
[torch.LongStorage of size 3]
                                                                      [0.0001s] 
th> t[{2}]:fill(2)
 2  2  2  2  2
 2  2  2  2  2
 2  2  2  2  2
 2  2  2  2  2
 2  2  2  2  2
[torch.DoubleTensor of size 5x5]

                                                                      [0.0003s] 
th> t[{3}]:fill(3)
 3  3  3  3  3
 3  3  3  3  3
 3  3  3  3  3
 3  3  3  3  3
 3  3  3  3  3
[torch.DoubleTensor of size 5x5]

                                                                      [0.0004s] 
th> w = t:reshape(1,t:size(2)*t:size(3)*3)
                                                                      [0.0001s] 
th> w
Columns 1 to 26
 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  2

Columns 27 to 52
 2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  3  3

Columns 53 to 75
 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
[torch.DoubleTensor of size 1x75]

th> x = w:reshape(3,5,5)
                                                                      [0.0001s] 
th> x
(1,.,.) = 
  0  0  0  0  0
  0  0  0  0  0
  0  0  0  0  0
  0  0  0  0  0
  0  0  0  0  0

(2,.,.) = 
  2  2  2  2  2
  2  2  2  2  2
  2  2  2  2  2
  2  2  2  2  2
  2  2  2  2  2

(3,.,.) = 
  3  3  3  3  3
  3  3  3  3  3
  3  3  3  3  3
  3  3  3  3  3
  3  3  3  3  3
[torch.DoubleTensor of size 3x5x5]