Pytorch: torchvision.utils.make_grid函数的说明

比眉伴天荒 2023-02-12 09:28 2阅读 0赞

> 在做CIFAR图像识别的时候，想可视化一下图像

### 文章目录 ###

*   *   *   *   *  1、官网说明
                 *  2、函数的目的

##### 1、官网说明 #####

发明官网的文档还真的挺好用，能够看清楚里面每个参数的细节，但就是有的例子举的比较少，可能理解没那么透彻。官网指路----> [pytorch官网][pytorch]

##### 2、函数的目的 #####

官网说的目的是：**Make a grid of images.**,组成图像的网络，其实就是将多张图片组合成一张图片。

>>>print(images.size())
    torch.Size([4, 3, 32, 32])  # 表示四张（3，32，32）的图片，cifar中的图片
    # 显示一个batch的图片
    def imshow(img):
        img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
        npimg = img.numpy()
        plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) # 将【3，32，128】-->【32,128,3】
        plt.show()
    image_batch = torchvision.utils.make_grid(images,padding = 0)
    imshow(image_batch)
    
    >>>print(image_batch.size())
    torch.Size([3, 32, 128])  # 将四张图片横着平拼起来【3，32，32*4】

显示图片：  
![在这里插入图片描述][20200525173915983.png]  
像官网所说，默认的padding是2，表示每张照片之间的间隔，如下图：  
![在这里插入图片描述][20200525174011669.png]  
图片和图片之间有了空隙，就是padding的大小。

[pytorch]: https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/utils.html
[20200525173915983.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200525173915983.png
[20200525174011669.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200525174011669.png

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