【pytorch】带batch的tensor类型图像显示

项目场景

pytorch训练时我们一般把数据集放到数据加载器里，然后分批拿出来训练。训练前我们一般还要看一下训练数据长啥样，也就是训练数据集可视化。那么如何显示dataloader里面带batch的tensor类型的图像呢？

显示图像

绘图最常用的库就是matplotlib：

pip install matplotlib

显示图像会用到matplotlib.pyplot.imshow方法。查阅官方文档可知，该方法接收的图像的通道数要放到后面：

数据加载器中数据的维度是[B, C, H, W]，我们每次只拿一个数据出来就是[C, H, W]，而matplotlib.pyplot.imshow要求的输入维度是[H, W, C]，所以我们需要交换一下数据维度，把通道数放到最后面，这里用到pytorch里面的permute方法（transpose方法也行，不过要交换两次，没这个方便，numpy中的transpose方法倒是可以一次交换完成），用法示例如下：

>>> x = torch.randn(2, 3, 5)
>>> x.size()
torch.Size([2, 3, 5])
>>> x.permute(1, 2, 0).size()
torch.Size([3, 5, 2])

代码示例

#%% 导入模块
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.utils import make_grid
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
#%% 下载数据集
train_file = datasets.MNIST(
    root='./dataset/',
    train=True,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
    ]),
    download=True
)
#%% 制作数据加载器
train_loader = DataLoader(
    dataset=train_file,
    batch_size=9,
    shuffle=True
)
#%% 训练数据可视化
images, labels = next(iter(train_loader))
print(images.size())  # torch.Size([9, 1, 28, 28])
plt.figure(figsize=(9, 9))
for i in range(9):
    plt.subplot(3, 3, i+1)
    plt.title(labels[i].item())
    plt.imshow(images[i].permute(1, 2, 0), cmap='gray')
    plt.axis('off')
plt.show()

这里以mnist数据集为例，演示一下显示效果。我这个代码其实还有一点小问题。数据增强的时候我不是进行标准化了嘛，就是在第7行代码：Normalize((0.1307,), (0.3081,))。所以，如果你想查看训练集的原始图像，还得反标准化。

• 标准化：image = (image-mean)/std
• 反标准化：image = image*std+mean

我拿imagenet中的一个蚂蚁和蜜蜂的子集做了一下实验，标准化前后的区别还是很明显的：

最终效果

引用参考

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html