pytorch 帶batch的tensor類型圖像顯示操作

更新時間：2021年05月20日 14:38:55 作者：Xavier Jiezou

這篇文章主要介紹了pytorch 帶batch的tensor類型圖像顯示操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

項目場景

pytorch訓練時我們一般把數(shù)據(jù)集放到數(shù)據(jù)加載器里，然后分批拿出來訓練。訓練前我們一般還要看一下訓練數(shù)據(jù)長啥樣，也就是訓練數(shù)據(jù)集可視化。

那么如何顯示dataloader里面帶batch的tensor類型的圖像呢？

顯示圖像

繪圖最常用的庫就是matplotlib：

pip install matplotlib

顯示圖像會用到matplotlib.pyplot.imshow方法。查閱官方文檔可知，該方法接收的圖像的通道數(shù)要放到后面：

在這里插入圖片描述

數(shù)據(jù)加載器中數(shù)據(jù)的維度是[B, C, H, W]，我們每次只拿一個數(shù)據(jù)出來就是[C, H, W]，而matplotlib.pyplot.imshow要求的輸入維度是[H, W, C]，所以我們需要交換一下數(shù)據(jù)維度，把通道數(shù)放到最后面，這里用到pytorch里面的permute方法（transpose方法也行，不過要交換兩次，沒這個方便，numpy中的transpose方法倒是可以一次交換完成）

用法示例如下：

>>> x = torch.randn(2, 3, 5)
>>> x.size()
torch.Size([2, 3, 5])
>>> x.permute(1, 2, 0).size()
torch.Size([3, 5, 2])

代碼示例

#%% 導入模塊
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.utils import make_grid
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
#%% 下載數(shù)據(jù)集
train_file = datasets.MNIST(
    root='./dataset/',
    train=True,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
    ]),
    download=True
)
#%% 制作數(shù)據(jù)加載器
train_loader = DataLoader(
    dataset=train_file,
    batch_size=9,
    shuffle=True
)
#%% 訓練數(shù)據(jù)可視化
images, labels = next(iter(train_loader))
print(images.size())  # torch.Size([9, 1, 28, 28])
plt.figure(figsize=(9, 9))
for i in range(9):
    plt.subplot(3, 3, i+1)
    plt.title(labels[i].item())
    plt.imshow(images[i].permute(1, 2, 0), cmap='gray')
    plt.axis('off')
plt.show()

這里以mnist數(shù)據(jù)集為例，演示一下顯示效果。我這個代碼其實還有一點小問題。數(shù)據(jù)增強的時候我不是進行標準化了嘛，就是在第7行代碼：Normalize((0.1307,), (0.3081,))。

所以，如果你想查看訓練集的原始圖像，還得反標準化。

標準化：image = (image-mean)/std

反標準化：image = image*std+mean

我拿imagenet中的一個螞蟻和蜜蜂的子集做了一下實驗，標準化前后的區(qū)別還是很明顯的：

在這里插入圖片描述

最終效果

在這里插入圖片描述

補充：PIL，plt顯示tensor類型的圖像

該方法針對顯示Dataloader讀取的圖像

PIL 與plt中對應(yīng)操作不同，但原理是一樣的，我試過用下方代碼Image的方法在plt上show失敗了，原因暫且不知。

 # 方法1：Image.show()
 # transforms.ToPILImage()中有一句
 # npimg = np.transpose(pic.numpy(), (1, 2, 0))
 # 因此pic只能是3-D Tensor，所以要用image[0]消去batch那一維
 img = transforms.ToPILImage(image[0])
 img.show()

 # 方法2：plt.imshow(ndarray)
 img = image[0] # plt.imshow()只能接受3-D Tensor，所以也要用image[0]消去batch那一維
 img = img.numpy() # FloatTensor轉(zhuǎn)為ndarray
 img = np.transpose(img, (1,2,0)) # 把channel那一維放到最后
 # 顯示圖片
 plt.imshow(img)
 plt.show()
 cnt += 1

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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