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)。 如果想保持形状不变，可以将参数 data_format 设置为 'HWC'。
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）。
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'，那个会将输入数据从（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。
参数¶
data_format (str，可选): 返回张量的格式，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) - 返回的张量数据，根据参数
data_format，张量的格式必须为 'HWC' 或 'CHW'。
返回¶
计算
ToTensor的可调用对象。
代码示例¶
import numpy as np
from PIL import Image
import paddle.vision.transforms as T
import paddle.vision.transforms.functional as F
fake_img = Image.fromarray((np.random.rand(4, 5, 3) * 255.).astype(np.uint8))
transform = T.ToTensor()
tensor = transform(fake_img)
print(tensor.shape)
# [3, 4, 5]
print(tensor.dtype)
# paddle.float32