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2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数：727

1.numpy类型：numpy.ndarray  对于图片读取之后（H,W,C）或者（batch,H,W,C）

（1）在元素总数不变的情况下：numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度，大小是1（这个函数可以参考numpy.expand_dims的用法）

（2）元素总数可以变化：scipy.misc.imresize(a,size)

2.TensorFlow的类型：tensorflow.python.framework.ops.tensor  图片的计算格式（H,W,C）或者（batch,H,W,C）

（1）在元素总数不变的情况下：numpy可以直接作为Tensor的输入，一旦被放在tf的函数下则失去了numpy的使用方法。tf.expand_dims在指定维度增加1维，大小为1；tf.squeeze刚好相反，删掉维度为1的轴（这两个函数可以参考tf.expand_dims和tf.squeeze函数）；

（2）元素总数可以变化：

1. ‘‘‘
2. tf和numpy之间的转化
3. ‘‘‘
4. import tensorflow as tf
5.  
6. a= tf.zeros((3,2))
7. sess=tf.Session()
8. sess.run(tf.global_variables_initializer())
9.  
10. print("type(a)=",type(a)) # type(a)= <class ‘tensorflow.python.framework.ops.Tensor‘>
11.  
12. #转化为numpy数组
13. a_np=a.eval(session=sess)
14. print("type(a_np)=",type(a_np)) # type(a_np)= <class ‘numpy.ndarray‘>
15. #转化为tensor
16. a2= tf.convert_to_tensor(a_np)
17. print("type(a2)=",type(a2)) # type(a2)= <class ‘tensorflow.python.framework.ops.Tensor‘>
18.  
19.  

3.torch类型：torch.tensor  图片的计算格式是（C,H,W）或者（batch,C,H,W）

numpy类型不能直接作为Tensor的输入，所以在运用torch之前一定要进行转化。

1. from PIL import Image
2. import torch
3. import numpy as np
4. import matplotlib.pyplot as plt
5. a=Image.open(‘/home/zzp/um_lane_000000.png‘) # 加载图片数据，返回的是一个PIL类型
6. b=np.array(a).astype(np.float32) # 先将PIL类型转化成numpy类型，并且把数据变成浮点数
7. c=b.transpose((2,0,1)) # 调整成torch的通道
8. d=torch.from_numpy(c).float() # 再将numpy类型转化成torch.tensor类型
9.  
10. # 或者另外一种加载图片的方式
11. import scipy.misc
12. import torch
13. import numpy as np
14. a=scipy.misc.imread(‘/home/zzp/um_lane_000000.png‘) # 加载图片数据，返回的是一个numpy类型
15. c=a.transpose((2,0,1)).astype(np.float32) # 直接调整成torch的通道,不需要转化成numpy类型了，还是要变为浮点数
16. d=torch.from_numpy(c).float() # 再将numpy类型转化成torch.tensor类型
17.  
18. # 三种加载图像的方法
19. a=Image.open(‘/home/zzp/um_lane_000000.png‘)
20. b=scipy.misc.imread(‘/home/zzp/um_lane_000000.png‘)
21. c=plt.imread(‘/home/zzp/um_lane_000000.png‘)
22. #显示

（1）在元素总数不变的情况下

（2）元素总数可以变化

原文地址：https://www.cnblogs.com/fengff/p/10882817.html