Question

任何帮助将不胜感激。 transforms.py中的代码表示转换应该/将应用于PIL图像以及ndarrays。鉴于转型：

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.Scale(256),
        transforms.Pad(4,0),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Scale(256),
        transforms.Pad(4,0),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

我希望将转换应用于我从其他代码中获得的ndarrays。让我们说它是x_data，其形状为（1000,120,160,3），其中尺寸为（总行数，宽度，高度，通道）

执行以下操作失败（我尝试做的只是应用转换）：

foo = data_transforms['train']
bar = foo(x_data[0])

带有以下消息：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-93-a703e3b9c76d> in <module>()
----> 1 foo(x_data[1])

~/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.5/site-packages/torchvision-0.1.9-py3.5.egg/torchvision/transforms.py in __call__(self, img)
     32     def __call__(self, img):
     33         for t in self.transforms:
---> 34             img = t(img)
     35         return img
     36 

~/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.5/site-packages/torchvision-0.1.9-py3.5.egg/torchvision/transforms.py in __call__(self, img)
    185         """
    186         if isinstance(self.size, int):
--> 187             w, h = img.size
    188             if (w <= h and w == self.size) or (h <= w and h == self.size):
    189                 return img

TypeError: 'int' object is not iterable

Answer 1

大多数变换方法仅将PIL对象作为输入。但是你可以添加另一个名为transforms.ToPILImage()的变换，它将nd数组作为输入，将nd数组转换为PIL对象。所以在你的情况下，字典变量应该变成：

data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage()
    transforms.Scale(256),
    transforms.Pad(4,0),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
    transforms.Scale(256),
    transforms.Pad(4,0),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}

请注意，这些转换是按顺序进行的。因此，有必要将toPILImage转换添加为第一个转换。因此，您的nd-array首先转换为PIL对象，然后应用其他转换。

Answer 2

我认为你不能在numpy数组上应用转换。 Scale（现在调整大小）适用于PIL Image，类似于许多其他转换。

源代码很容易理解，请看：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/transforms.py

Pytorch：尝试将变换应用于numpy数组......失败并出现错误

2 个答案: