PyTorch的数据输入格式要求及转换

数据格式要求

The 4 dimensions of input_patch are <batch size, image height, image width, image channel> respectively. In Pytorch, the input channel should be in the second dimension. That’s why the permutation is required.
After the permutation, the 4 dimensions of in_img will be <batch size, image channel, image height, image width>¹.

将 numpy格式图像转化为相应的tensor格式

在喂入深度学习网络之前，需要对数据格式进行转换，需要将 N x H x W x C 的 numpy格式图像转化为相应的 tensor格式 N x C x H x W²：

def toTensor(img):
    img = torch.from_numpy(img.transpose((0, 3, 1, 2)))
    return img.float().div(255).unsqueeze(0)

按要求对输入数据进行格式转换

使用.permute()函数对数据的各维度进行调整，并使用.unsqueeze()函数对其进行升维，代码及演示如下：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/7/12 12:26
# @FileName: unsqueeze.py
# @Software: PyCharm
import torch

x = torch.rand(8,128,192)

print(x.shape)     # torch.Size([8, 128, 192])

x1 = torch.unsqueeze(x, -1)
print(x1.shape)      # torch.Size([8, 128, 192, 1])

print(x1[0].shape)    # torch.Size([128, 192, 1])
print(x1[1].shape)    # torch.Size([128, 192, 1])
print(x1[-1].shape)   # torch.Size([128, 192, 1])

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如果我的这篇文章帮助到了你，那我也会感到很高兴，一个人能走多远，在于与谁同行。

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参考

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1. Why permute (0,3,1,2) is required? #1︎

2. torch 中各种图像格式转换︎