numpy - Pytorch:尝试将转换应用于 numpy 数组...失败并出现错误

Question

任何帮助都感激不尽。 transforms.py 中的代码表示转换应该/将适用于 PIL 图像以及 ndarrays。
鉴于变换:

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.Scale(256),
        transforms.Pad(4,0),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Scale(256),
        transforms.Pad(4,0),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

我希望对从其他代码获得的 ndarray 应用转换。假设它是 x_data，其形状为 (1000,120,160,3)，其中尺寸为(总行数、宽度、高度、 channel )

执行以下操作失败(我要做的就是应用转换):

foo = data_transforms['train']
bar = foo(x_data[0])

带有以下消息:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-93-a703e3b9c76d> in <module>()
----> 1 foo(x_data[1])

~/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.5/site-packages/torchvision-0.1.9-py3.5.egg/torchvision/transforms.py in __call__(self, img)
     32     def __call__(self, img):
     33         for t in self.transforms:
---> 34             img = t(img)
     35         return img
     36 

~/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.5/site-packages/torchvision-0.1.9-py3.5.egg/torchvision/transforms.py in __call__(self, img)
    185         """
    186         if isinstance(self.size, int):
--> 187             w, h = img.size
    188             if (w <= h and w == self.size) or (h <= w and h == self.size):
    189                 return img

TypeError: 'int' object is not iterable

Answer 1

大多数转换方法仅将 PIL 对象作为输入。但是您可以添加另一个名为 transforms.ToPILImage() 的转换，它以 nd-array 作为输入，将 nd-array 转换为 PIL 对象。所以在你的情况下，字典变量应该变成:

data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage()
    transforms.Scale(256),
    transforms.Pad(4,0),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
    transforms.Scale(256),
    transforms.Pad(4,0),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}

请注意，这些转换是按顺序进行的。所以有必要添加 toPILImage 转换作为第一个转换。因此，您的 nd-array 首先转换为 PIL 对象，然后应用其他转换。