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Pytorch：尝试将变换应用于NumPy数组...失败并出现错误。

numpypytorch
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任何帮助都将不胜感激。transforms.py 中的代码表示该变换应该/会应用于 PIL 图像和 ndarrays。 给定以下变换：
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中获得的ndarrays应用变换。假设它是x_data，其形状为(1000,120,160,3)，其中维度为(总行数，宽度，高度，通道)。
以下操作失败了（我所尝试的只是应用一个变换）：
foo = data_transforms['train']
bar = foo(x_data[0])

带有以下信息：
---------------------------------------------------------------------------
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
2个回答
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大多数转换方法只接受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。因此，在您的情况下，字典变量应为：

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，这些转换是顺序进行的。因此，您需要将 toPILImage 转换作为第一个转换添加。因此，您的 nd-array 首先会被转换为 PIL 对象，然后应用其他转换。
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