PyTorch报”TypeError: tensor is not a torch image. “的原因以及解决办法

问题描述

在使用PyTorch进行图像处理时，执行出现报错"TypeError: tensor is not a torch image."。

问题分析

错误的原因在于，在使用PyTorch进行图像处理时，需要将图像转换为Tensor类型的数据，但是有可能我们在这个过程中没有正确的进行处理，导致数据类型不符合标准。

解决办法

导入必要的Python库

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import PIL

处理图像数据

可以使用PIL库中的Image类来读取图像文件，并且使用transforms库中的ToTensor()方法将图像数据转换为Tensor类型的数据。

img = PIL.Image.open('test.jpg')
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
img_tensor = transform(img)

检查数据类型

在进行图像处理后，我们需要检查数据类型是否正确。可以通过打印数据类型看看是否正确。

print(type(img_tensor))

预处理数据

有时候我们需要对图像数据进行预处理操作，例如对图像进行中心裁剪或者对图像进行缩放。可以使用transforms库中的方法进行操作。

transform = transforms.Compose([
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.Resize(256),
    transforms.ToTensor()
])

img_tensor = transform(img)

总结

在进行PyTorch图像处理时，需要注意图像数据的类型。在使用ToTensor()方法将图像数据转换为Tensor类型的数据时，需要确保数据类型是正确的，否则在进行后续处理时，会出现报错。如果数据类型不正确，可以通过预处理图像数据来保证数据类型的正确性。