zghnwsc 2021-06-01 10:15 采纳率: 100%
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pytorch中计算灰度图的psnr



######这里是计算psnr方式
def calc_psnr(img1,img2):   
    img1 = Variable( img1, requires_grad=False)    
    img2 = Variable( img2, requires_grad = False)
    img1 = img1.cpu()
    img1 = np.array(img1).astype(np.float32)

    img1 = torch.from_numpy(img1).float().unsqueeze(0)
   
    img2 = img2.cpu()
    img2 = np.array(img2).astype(np.float32)
   
    img2 = torch.from_numpy(img2).float().unsqueeze(0)

    PSNR = peak_signal_noise_ratio(img1,img2).item()

    return PSNR



#####提示错误
AttributeError: 'torch.dtype' object has no attribute 'type'




########这里是前面训练过程中调用psnr更新,不会出错
epoch_psnr.update(calc_psnr(preds, labels), len(inputs))

我在训练神经网络时,需要用灰度图数据集,使用传统的RGB转ycbcr的方法,psnr会输出nan。使用from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio计算的话,经过测试两幅图片可以计算。但是在训练过程中,给对应的preds和lable训练时,会出现numpy数组很tensor张量转换之间的问题,萌新不太懂,请问各位大佬这里应该怎么改呢?

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4条回答 默认 最新

  • AlanMax 2021-06-01 10:51
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    img1,img2从gpu拿到cpu还是tensor,要img.cpu().numpy(),然后进行格式转换。如果有帮助请采纳。

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