就是最后一行，用1减是处于什么考虑？
敬候大佬解答。
图像数据Image对象，转成了array数组，再转成tensor时为什么要用1减？
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CSDN专家-li.kun 2021-04-01 19:47关注这里1-x 是某个公式中要求的步骤，并不是为了转成tensor而需要的步骤。正常的数据转化直接调用特定函数即可，不会让用户这么麻烦的。
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- 2021-04-01 16:29回答 3 已采纳 这里1-x 是某个公式中要求的步骤，并不是为了转成tensor而需要的步骤。正常的数据转化直接调用特定函数即可，不会让用户这么麻烦的。
- 2022-04-27 16:58回答 1 已采纳 这样就可以了，望采纳! a = [0,1,2,3,4,2,3,2,4,1,2,0] b = [10,1,-1,5,3] a = list(map(lambda x: b[x], a)) print(a
- 2022-11-11 09:13回答 1 已采纳 安卓端不一般都是走NCNN的路线吗。至于你说的，你看下这个里面的能不能用
- 2021-12-07 20:01YongjieShi的博客 常常在工作之中遇到将dataloader中出来的tensor成image，numpy格式的数据，然后可以可视化出来 但是这种tensor往往经过了channel变换(RGB2BGR)，以及归一化(减均值除方差)， 然后维度的顺序也发生变化(HWC变成CHW)。...
- 2023-04-05 16:03回答 2 已采纳 你好，你这个问题在错误提示中已经告诉你了，从np.array转tensor只支持它上面写的那些数字类型。我复现了你的代码，发现你的train_y的类型是object， 并且内容是字符串，这是无法转成t
- 2018-12-20 15:54回答 3 已采纳 For example, package main func main() { var features64 [120]float64 var features32 [len
- 2022-09-23 15:02回答 1 已采纳 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：PIL数据读取与转换格式，tensor形式转为图片
- 2022-03-12 09:55燃烧吧哥们的博客 PIL，cv2读取类型，以及PIL，numpy，tensor格式以及cuda，cpu的格式转换1、PIL，cv2读取数据图片以及之间的转换2、PIL，数组类型以及tensor类型的转换 1、PIL，cv2读取数据图片以及之间的转换 这里先列个表格方便...
- 2023-03-23 11:26回答 2 已采纳 问题找到了，是CPU原因，AMD 的 CPU不支持，只有Intel可以
- 2021-05-25 00:10回答 1 已采纳 这段代码是cuda编程的代码。
- 2022-04-10 19:40回答 1 已采纳 交换3个维度的顺序, 假设原来的顺序是(W, H, B), permute(2, 0, 1)之后就是(B, W, H), 因为torch里面第一个维度普遍都是batchnum,
- 2023-01-27 16:48Yongqiang Cheng的博客 Tensor (张量) - 神经网络中的数据结构
- 2022-04-26 11:09回答 2 已采纳 无，一个一个转
- 2022-03-04 20:43InactionWorld的博客 分析: 这种形状的tensor一般是要输出的某种图像或者即将转化为要输出的某种特征图 绘制方法: 首先压缩tensor的维度 tensor = tensor.squeeze(0) # torch.Size([3, 480, 856]) 然后转换tensor维度的顺序 tensor ...
- 2023-08-14 15:17Cherry Yuan的博客 在现实生活中，我们人类分辨事物的习惯通常是从事物的轮廓、...所以，大家在识别事物的时候，一定要注意事物的详细信息。那么，机器识别事物的时候是不是也是如此呢？接下来我们逐一解读机器眼里的图片是什么样子的。
- 2020-08-11 20:57墨理学AI的博客 整理的 cv、PIL 读取图片，然后 PIL2tensor、Tensor2PILImage、tensor2numpy相互转化的代码，建议直接复制运行，观察输出 ：
- 2024-01-16 04:45木彳的博客 在项目中遇到一个tensor格式的数据，要保存为图像，此文对转换过程通过示例分享，以记录学习过程和帮助大家遇到同类问题时使用。
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