ToTensor¶
将 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换成 paddle.Tensor。
将形状为 （H x W x C）的输入数据 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换为 (C x H x W)。
若输入数据形状为（H x W）， ToTensor 会将该数据的形状视为（H x W x 1）。并且输出 Tensor 的形状是（1 x H x W）。
如果想保持形状不变，可以将参数 data_format 设置为 'HWC'。
同时，如果输入的 PIL.Image 的 mode 是 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1) 其中一种，或者输入的 numpy.ndarray 数据类型是 'uint8'，那么会将输入数据从（0-255）的范围缩放到 （0-1）的范围。其他的情况，则保持输入不变。
在其他情况下， Tensor 将不缩放直接返回。
参数¶
data_format (str，可选) - 返回 Tensor 的格式，必须为 'HWC' 或 'CHW'。默认值：'CHW'。
keys (list[str]|tuple[str]，可选) - 与
BaseTransform定义一致。默认值：None。
形状¶
img (PIL.Image|numpy.ndarray) - 输入的图像数据，数据格式为'HWC'。
output (np.ndarray) - 返回的 Tensor 数据，根据参数
data_format，Tensor 的格式必须为 'HWC' 或 'CHW'。
返回¶
计算
ToTensor的可调用对象。
代码示例¶
>>> from PIL import Image
>>> import paddle
>>> import paddle.vision.transforms as T
>>> import paddle.vision.transforms.functional as F
>>> img_arr = ((paddle.rand((4, 5, 3)) * 255.).astype('uint8')).numpy()
>>> fake_img = Image.fromarray(img_arr)
>>> transform = T.ToTensor()
>>> tensor = transform(fake_img)
>>> print(tensor.shape)
[3, 4, 5]
>>> print(tensor.dtype)
paddle.float32