[已解决]Tensor转图片的坑

问题描述：

在将tensor转换成图片后，进行指标的评测，一直达不到指标。

原指标：

使用图片转回tensor后再进行测评： 

原因分析：

如果 torch.squeeze(pred.clamp(0, 1).cpu()) 在转换为图像时与预期不同，可能涉及到一些数据处理问题。

维度问题: torch.squeeze(pred.clamp(0, 1).cpu()) 中的 squeeze 操作可能会导致张量的维度发生变化。确保你期望的维度是正确的。例如，如果你处理的是单通道图像，确保最终张量是 2D 的，或者如果你处理的是 RGB 图像，确保最终张量是 3D 的。

数据范围和数据类型: 在转换为图像之前，确保张量的数据范围在 [0, 1] 内，并且数据类型为 torch.float32。同时，确保张量的值在正确的范围内，不会超出 [0, 1]。如果需要，进行必要的规范化和转换操作。

通道顺序: 如果你的张量是 RGB 图像，确保通道的顺序是正确的，即 (H, W, C) 格式。如果是单通道灰度图像，确保通道维度被删除，即 (H, W) 格式。

图像显示或保存: 如果你使用了显示或保存图像的方法，确保你使用的方法正确处理图像数据类型。PIL Image 需要图像数据类型为 uint8，通常需要将张量值缩放到 [0, 255] 范围，然后进行类型转换。

插值方法: 如果你在变换张量尺寸时应用了插值方法，插值方法也可能影响图像的外观。

解决办法：

pre_image = torch.squeeze(pred.clamp(0, 1).cpu())

a = tfs.ToPILImage()(pre_image)