rah*_*rma 6 python torch pytorch torchvision
我有一个名为 的列表wordImages。它包含 np.array 格式的图像,具有不同的宽度和高度。
如何将其转换为张量并使用它而不是my_dataset在下面的代码中?
目前我正在使用这个。但我需要保存/读取图像
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)
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您可以使用库transforms中的torchvision内容来执行此操作。您可以将您声明为参数的任何转换传递给class您用于创建的任何转换my_dataset,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)
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