如何将图像列表转换为 Pytorch 张量

Question

我有一个名为 wordImages 的列表。它包含具有不同宽度和高度的 np.array 格式的图像。

如何将其转换为张量并在下面的代码中使用它而不是 my_dataset？

目前我正在使用这个。但是我需要save/read张图片

demo_data = RawDataset(root="output_craft/", opt=opt) 

demo_loader = torch.utils.data.DataLoader(
                demo_data , batch_size=opt.batch_size,
                shuffle=False,
                num_workers=int(opt.workers),
                collate_fn=AlignCollate_demo, pin_memory=True)

Answer 1

您可以使用 torchvision 库中的 transforms 来执行此操作。您可以将声明为参数的任何转换传递给用于创建 my_dataset 的任何 class，如下所示：

from torchvision import transforms as transforms

class MyDataset(data.Dataset):

    def __init__(self, transform=transforms.ToTensor()):
        self.transform = transform
        ...
    def __getitem__(self, idx):
        ...
        img_tensor = self.transform(img)
        return (img_tensor, label)

如何将图像列表转换为 Pytorch 张量

How to convert an list of image into Pytorch Tensor

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