pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换

torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224）
 
torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2]

b = a.cpu() # GPU → CPU
 
a = b.cuda() #CPU → GPU

b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组
 
a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor

import scipy.misc
 
scipy.misc.imsave(‘pic_name',img) #img为二维张量，比如（224,224），保存为黑白图

img = np.stack((ia,b,c),dim) #堆叠矩阵a,b,c 可用于三通道图像的保存 dim表示要增加的维度，
#比如a,b,c均为（224,224）大小的矩阵，那么令dim=-1，则 img的维度为（224,224,3)

from PIL import Image
 
im = Image.fromarray(A)
 
im.save("your_file.jpeg")

import matplotlib.image
im = matplotlib.image.imread('0_0.jpg')

import numpy as np
import scipy.misc
 
x = np.random.random((600,800,3))
scipy.misc.imsave('meelo.jpg', x)