如何将PyTorch张量转换为图像并与烧瓶一起发送

Question

我在PyTorch中有一个神经网络，它将图像作为张量。我已经将其转换为numpy数组，然后按照这里的解释将该图像发送到html。问题是它总是黑色的。

这是我在PyTorch中的代码：

def getLinearImage():
with torch.no_grad():
test_z = torch.randn(1, 100).to(device)
generated = G(test_z)
generated = generated.cpu()
numpy = generated[0].view(64, 64).numpy()
numpu = (numpy + 1) * 128
return numpy

这是烧瓶中的代码，其中arr是getLinearImage((的返回值

def getImage(arr):
img = Image.fromarray(arr.astype("uint8"))
file_object = io.BytesIO()
img.save(file_object, "PNG")  
file_object.seek(0)
return send_file(file_object, mimetype="image/PNG")

如果我打开一个静态图像并将其发送到getImage((，它可以工作，但不能与生成的图像一起工作。在html中，我称之为：<img src="/getLinearImage" alt="User Image" height="100px" width="100px">

Answer 1

从逻辑上讲，由于静态图像是有效的，错误就在getLinearImage代码中。我建议使用PDB(或您选择的调试器(来运行它，以找出为什么它没有正确生成。

也就是说，我在你的代码中创建了一个变量：

numpu = (numpy + 1) * 128

你似乎没有使用它，因为你随后返回了另一个变量：

return numpy

这会是你的问题吗？

另外：我想，当你创建这个时，你在本地保存了原始图像，以确保首先生成一些东西？