python - 如何将图像列表转换为 Pytorch Tensor

Question

我有一个名为 wordImages 的列表.它包含具有不同宽度和高度的 np.array 格式的图像。

我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)

Answer 1

您可以使用 transforms来自 torchvision图书馆这样做。您可以将声明为参数的任何转换传递给任何 class您用来创建 my_dataset ，像这样:

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)