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

  • Post category:Python

问题描述：

在使用PyTorch训练神经网络时，可能会出现如下错误：

TypeError: tensor is not a torch image.

这个错误通常会在网络的数据预处理过程中发生，提示中的错误信息显示，某个tensor（张量）不是PyTorch中的图像格式。如何解决这个问题呢？

解决方案：

首先，我们需要了解一下PyTorch中的图像格式，PyTorch中支持的图像格式为PIL格式的图像和OpenCV格式的图像，详细信息可以参考PyTorch官方文档中对torchvision.datasets.ImageFolder的说明。

如果你的图片是其他格式的，那么就需要将其转换成PyTorch能够识别的图像格式。可以通过以下几种方式进行转换：

  1. 使用Pillow库将图像转换为PIL格式：
from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('image.jpg')

# 将PIL格式的图像转为tensor格式
img_tensor = transforms.ToTensor()(img)
  1. 使用OpenCV库将图像转换为OpenCV格式：
import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将OpenCV格式的图像转为tensor格式
img_tensor = transforms.ToTensor()(img)

需要注意的是，如果使用OpenCV库读取图像，则读取的图像会默认是BGR格式，而PyTorch所用的图像格式是RGB格式，需要将BGR格式的图像转为RGB格式。

# 将BGR格式的图像转为RGB格式
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

转换完成后即可使用img_tensor进行后续的操作。

结论：

当出现PyTorch报”TypeError: tensor is not a torch image.”的错误时，应该首先检查是否是图像格式的问题。如果确实是图像格式不正确，那么可以使用Pillow或者OpenCV库将图像转换为PyTorch能够识别的格式，然后再进行后续的操作。

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