PyTorch 图像保存函数：torchvision.utils.save_image 使用指南

torchvision.utils.save_image 是一个用于保存图像的 PyTorch 函数，它是 torchvision 库的一部分，该库专门用于图像处理和计算机视觉任务。该函数能够将单个 Tensor 类型的图像保存到指定的文件路径，也可以将多个 Tensor 类型的图像合并成一张图像并保存。

主要功能：

• 将 Tensor 类型的图像保存为图片文件。
• 支持保存单个图像或多个图像合并成一张图像。
• 可以指定保存的图片格式（如 PNG、JPEG 等）。
• 可以调整保存图像的尺寸。

使用方法：

from torchvision.utils import save_image

# 保存单个图像
img = torch.randn(3, 256, 256)  # 创建一个随机的 Tensor 图像
save_image(img, 'image.png')  # 保存为 PNG 格式

# 保存多个图像合并成一张图像
img1 = torch.randn(3, 256, 256)
img2 = torch.randn(3, 256, 256)
grid = make_grid([img1, img2], nrow=2)  # 创建一个网格图像
save_image(grid, 'grid_image.jpg')  # 保存为 JPEG 格式

参数说明：

• tensor: 要保存的 Tensor 类型的图像，可以是单个图像或多个图像的列表。
• fp: 保存图像的文件路径。
• format: 保存图像的格式，默认值为 'png'。
• nrow: 当保存多个图像时，指定网格中每行的图像数量。
• padding: 网格图像的填充像素值，默认值为 2。
• normalize: 是否对图像进行归一化，默认值为 True。
• range: 归一化范围，默认值为 [0, 1]。
• scale_each: 是否对每个图像进行单独的缩放，默认值为 False。
• pad_value: 填充像素值，默认值为 0。

总结：

torchvision.utils.save_image 是一个非常方便的函数，可以轻松地将 PyTorch 中的 Tensor 类型的图像保存到磁盘。它提供了多种参数，可以根据需要调整图像的格式、尺寸和排列方式。在进行图像处理和计算机视觉任务时，该函数可以帮助你方便地保存训练过程中的图像或中间结果。