Question

我有一个炬管张量格式的图像。我想将其直接输入到经过训练的分类器中，例如Inception v3。

但是，预测错误（没有错误消息，只是输出错误）。我想这是因为我没有对它进行规范化（按照https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html），所以这就是我要尝试的方法。

问题是，规范化需要numpy输入。但是，要获取numpy，我这样做了，这给了我一个错误：

----> 9 image = data.numpy()[0].transpose((1, 2, 0))  # [image_size, image_size, RGB]

RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.

我无法调用detach，因为我需要渐变流过图像（由其他函数生成）。有没有一种方法可以绕过将其转换为numpy。如果没有，如何保持梯度流？

Answer 1

一种选择是在使用均值和标准差矢量作为张量之前，将图像缩放到[0，1]区间。

import torch

data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())  # rescale to [0, 1]
mean = torch.tensor([[[0.485, 0.456, 0.406]]])
std = torch.tensor([[[0.229, 0.224, 0.225]]])
data = (data - mean) / std  # normalise with tensors

Pytorch预训练模型无法识别我的图像

1 个答案: