Pytorch中四维Tensor转图片并保存（维度顺序调整）

最近在复现一篇论文代码的过程中，想要输出中间图片的结果图，通过debug发现在pytorch网络中是用Tensor存储的四维张量。

1、维度顺序转换

第一维代表的是batch_size，然后是通道数和图像尺寸，首先要进行维度顺序的转换
通过permute函数实现

outputRs = outputR.permute(0,2,3,1)

shape转为96 * 128 * 3

2、转为numpy数组

		#由于代码中的中间结果是带有梯度的要进行detach()操作
		k = outputRs.cpu().detach().numpy()

3、根据第一维度batch_size逐个读取中间结果，并存储到磁盘中

Image需导入from PIL import Image

		for i in range(10):
			res = k[i] #得到batch中其中一步的图片
			image = Image.fromarray(np.uint8(res)).convert('RGB')
			#image.show()
			#通过时间命名存储结果
			timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%M-%S")
			savepath = timestamp + '_r.jpg'
			image.save(savepath)