torch.from_numpy().permute()函数《pytorch学习篇》

引言：今天主要记录一下关于permute（）函数的使用。

1.permute（）函数

        首先这个函数主要使用于维度转换，作用：按照指定的方式，对原数据进行排列，一般用于图像的通道数变换。（what？什么什么？没听明白？你说的是。。。）

再来：例子（我相信你喜欢）

概述：我们使用permute函数改变图像的维度顺序。（可能还有其它作用，待续吧！哈哈）

代码：

import cv2
import math
import torch


path=r'./a.jpg'
img=cv2.imread(path)
print(type(img),img.shape) #(1080, 1920, 3)

tensor_img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()
print(type(tensor_img),tensor_img.shape)

output：

<class 'numpy.ndarray'> (1080, 1920, 3)
<class 'torch.Tensor'> torch.Size([1, 3, 1080, 1920])

解释：看到了吗？原来图像的维度顺序是 (1080, 1920, 3)，但是经过permute函数后，就强制变为[*, 3, 1080, 1920]，*  我们可以忽略，重点是维度顺序发生变化。

2.torch.from_numpy(x)函数

作用：就是使numpy类型数组转换为tensor数据类型。

一般使用此函数一般是使用numpy类型，cv2方式打开图像，因为此方式打开图像是numpy类型数据，而使用Image.open()函数打开会，是JpegImageFile类型，这样是不支持使用torch.from_numpy(x)函数转换为张量形式，必须将其转化。

img = np.asarray(img)#转化numpy数据类型

#

2.结束

GAME OVER

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最后

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