• PIL：使用python自带图像处理库读取出来的图片格式
• numpy：使用python-opencv库读取出来的图片格式
• tensor：pytorch中训练时所采取的向量格式（当然也可以说图片）

PIL与Tensor相互转换

网页设计是网站建设的前奏，好的网页设计更深度的剖析产品和设计风格定位，结合最新的网页设计流行趋势，与WVI应用标准，设计出具企业表现力，大器而深稳的网站界面设。创新互联成立与2013年,是成都网站建设公司:提供企业网站设计,品牌网站建设,营销型企业网站建设方案,成都响应式网站建设公司,小程序定制开发,专业建站公司做网站。

import torch
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# loader使用torchvision中自带的transforms函数
loader = transforms.Compose([
 transforms.ToTensor()]) 

unloader = transforms.ToPILImage()

# 输入图片地址
# 返回tensor变量
def image_loader(image_name):
 image = Image.open(image_name).convert('RGB')
 image = loader(image).unsqueeze(0)
 return image.to(device, torch.float)

# 输入PIL格式图片
# 返回tensor变量
def PIL_to_tensor(image):
 image = loader(image).unsqueeze(0)
 return image.to(device, torch.float)

# 输入tensor变量
# 输出PIL格式图片
def tensor_to_PIL(tensor):
 image = tensor.cpu().clone()
 image = image.squeeze(0)
 image = unloader(image)
 return image

#直接展示tensor格式图片
def imshow(tensor, title=None):
 image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it
 image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension
 image = unloader(image)
 plt.imshow(image)
 if title is not None:
 plt.title(title)
 plt.pause(0.001) # pause a bit so that plots are updated

#直接保存tensor格式图片
def save_image(tensor, **para):
 dir = 'results'
 image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it
 image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension
 image = unloader(image)
 if not osp.exists(dir):
 os.makedirs(dir)
 image.save('results_{}/s{}-c{}-l{}-e{}-sl{:4f}-cl{:4f}.jpg'
  .format(num, para['style_weight'], para['content_weight'], para['lr'], para['epoch'],
   para['style_loss'], para['content_loss']))

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