Pytorch save_image和make_grid函数详解
make_grid用于把几个图像按照网格排列的方式绘制出来,save_image用于保存图像。这两个函数的函数签名差不多,所以只说一个。
def make_grid(
tensor: Union[torch.Tensor, List[torch.Tensor]],
nrow: int = 8,
padding: int = 2,
normalize: bool = False,
range: Optional[Tuple[int, int]] = None,
scale_each: bool = False,
pad_value: int = 0,
)
- tensor:4D张量,形状为(B x C x H x W),分别表示样本数,通道数,图像高度,图像宽度。或者是一个图像列表
- nrow:每行的图片数量,默认值为8
- padding:相邻图像之间的间隔。默认值为2
- normalize:如果为True,则把图像的像素值通过range指定的最大值和最小值归一化到0-1。默认为False
- range:元组,用于指定最大值和最小值。默认使用图像像素的最大最小值。
- sacle_each:如果为True,就单独对每张图像进行normalize;如果是False,统一对所有图像进行normalize。默认为Flase
- pad_value:float,上述padding会使得图像之间留出空隙,默认为0
示例:
from torchvision.utils import save_image, make_grid
import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
def show(img):
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1,2,0)), interpolation='nearest')
images = torch.FloatTensor(100 * np.random.normal(0, 1, (25, 1, 28, 28)))
show(make_grid(images, nrow=5, padding=10, pad_value=0))
plt.show()