Pytorch預訓練模型無法識別我的圖像

Question

我有一個圖像是Torch.Tensor格式。 我想將其直接輸入到經過訓練的分類器中，例如Inception v3。

但是，它的預測不正確（沒有錯誤消息，只是輸出錯誤）。 我猜這是因為我沒有對它進行規范化（按照： https : //pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html ），所以這就是我想要做的。

問題是，規范化需要numpy輸入。 但是，要獲取numpy，我這樣做了，這給了我一個錯誤：

----> 9 image = data.numpy()[0].transpose((1, 2, 0))  # [image_size, image_size, RGB]

RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.

我無法調用detach，因為我需要漸變流過圖像（由其他函數生成）。 有沒有一種方法可以繞過將其轉換為numpy。 如果沒有，如何保持梯度流？

Answer 1

一種選擇是在將均值和標准差向量用作張量之前，將圖像縮放到間隔[0，1]。

import torch

data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())  # rescale to [0, 1]
mean = torch.tensor([[[0.485, 0.456, 0.406]]])
std = torch.tensor([[[0.229, 0.224, 0.225]]])
data = (data - mean) / std  # normalise with tensors