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7月 19, 2022
作者:
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ZoruaSama
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dbcb7398
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1 changed file
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5 deletion
+4
-5
docs/pytorch_project_convertor/API_docs/vision/torchvision.utils.save_image.md
...convertor/API_docs/vision/torchvision.utils.save_image.md
+4
-5
未找到文件。
docs/pytorch_project_convertor/API_docs/vision/torchvision.utils.save_image.md
浏览文件 @
276c3648
...
@@ -46,11 +46,10 @@ def make_grid(tensor: Union[paddle.Tensor, List[paddle.Tensor]],
...
@@ -46,11 +46,10 @@ def make_grid(tensor: Union[paddle.Tensor, List[paddle.Tensor]],
if
tensor
.
dim
()
==
2
:
# single image H x W
if
tensor
.
dim
()
==
2
:
# single image H x W
tensor
=
tensor
.
unsqueeze
(
0
)
tensor
=
tensor
.
unsqueeze
(
0
)
if
tensor
.
dim
()
==
3
:
# single image
if
tensor
.
dim
()
==
3
:
# single image
if
tensor
.
s
ize
(
0
)
==
1
:
# if single-channel, convert to 3-channel
if
tensor
.
s
hape
[
0
]
==
1
:
# if single-channel, convert to 3-channel
tensor
=
paddle
.
concat
((
tensor
,
tensor
,
tensor
),
0
)
tensor
=
paddle
.
concat
((
tensor
,
tensor
,
tensor
),
0
)
tensor
=
tensor
.
unsqueeze
(
0
)
tensor
=
tensor
.
unsqueeze
(
0
)
if
tensor
.
dim
()
==
4
and
tensor
.
shape
[
1
]
==
1
:
# single-channel images
if
tensor
.
dim
()
==
4
and
tensor
.
size
(
1
)
==
1
:
# single-channel images
tensor
=
paddle
.
concat
((
tensor
,
tensor
,
tensor
),
1
)
tensor
=
paddle
.
concat
((
tensor
,
tensor
,
tensor
),
1
)
if
normalize
is
True
:
if
normalize
is
True
:
...
@@ -75,11 +74,11 @@ def make_grid(tensor: Union[paddle.Tensor, List[paddle.Tensor]],
...
@@ -75,11 +74,11 @@ def make_grid(tensor: Union[paddle.Tensor, List[paddle.Tensor]],
else
:
else
:
norm_range
(
tensor
,
value_range
)
norm_range
(
tensor
,
value_range
)
if
tensor
.
s
ize
(
0
)
==
1
:
if
tensor
.
s
hape
[
0
]
==
1
:
return
tensor
.
squeeze
(
0
)
return
tensor
.
squeeze
(
0
)
# make the mini-batch of images into a grid
# make the mini-batch of images into a grid
nmaps
=
tensor
.
s
ize
(
0
)
nmaps
=
tensor
.
s
hape
[
0
]
xmaps
=
min
(
nrow
,
nmaps
)
xmaps
=
min
(
nrow
,
nmaps
)
ymaps
=
int
(
math
.
ceil
(
float
(
nmaps
)
/
xmaps
))
ymaps
=
int
(
math
.
ceil
(
float
(
nmaps
)
/
xmaps
))
height
,
width
=
int
(
tensor
.
shape
[
2
]
+
padding
),
int
(
tensor
.
shape
[
3
]
+
height
,
width
=
int
(
tensor
.
shape
[
2
]
+
padding
),
int
(
tensor
.
shape
[
3
]
+
...
...
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