我通过tensorflow学习了一些数据。
为了测试，我看到了最终结果的形状。
是（1,80,80,1）的张量。
我使用matplotlib或PIL来做到这一点，
我想在更改为饼图后看到图像。
但我无法将张量改为numpy。
即使我使用了eval（），我也无法做任何事情。
无法将张量转换为numpy。
我可以将张量视为图像吗？
(mytensor1) # mytensor
arr = np.ndarray(mytensor1)
arr_ = np.squeeze(arr)
plt.imshow(arr_)
plt.show()
但是有错误消息： TypeError：len> = 0或单个整数
的预期序列对象答案 0 :(得分：1)
你可以使用numpy的挤压功能。 例如
arr = np.ndarray((1,80,80,1))#This is your tensor
arr_ = np.squeeze(arr) # you can give axis attribute if you wanna squeeze in specific dimension
plt.imshow(arr_)
plt.show()
现在，您可以轻松地显示此图片（例如，上面的代码，假设您使用的是matplotlib.pyplot as plt）。
答案 1 :(得分：1)
如果您的图片只有一个频道（即：黑白），您还可以使用/* navbar */
.navbar-default {
background-color: #a300cc;
border-color: #E7E7E7;
box-shadow: 0 4px 8px 0 rgba(0, 0, 0, 0.2), 0 6px 20px 0 rgba(0, 0, 0, 0.12);
border-top:0px;
border-right-width: 0px;
border-left-width: 0px;
height:60px;
}
/* Title */
.navbar-default .navbar-brand {
color: white;
font-size: 24px;
}
.navbar-default .navbar-brand:hover,
.navbar-default .navbar-brand:focus {
color: white;
}
.navbar-default .navbar-nav > li > a .nav-link .active {
font-size:10px;
}
a.nav-link.active {
font-size:100px;
}
/* Link */
.navbar-default .navbar-nav > li > a {
color: white;
font-size:19px;
}
.navbar-default .navbar-nav > li > a:hover,
.navbar-default .navbar-nav > li > a:focus {
color: white;
}
.navbar-default .navbar-nav > .active > a,
.navbar-default .navbar-nav > .active > a:hover,
.navbar-default .navbar-nav > .active > a:focus {
color: white;
background-color: #a300cc;
}
.navbar-default .navbar-nav > .open > a,
.navbar-default .navbar-nav > .open > a:hover,
.navbar-default .navbar-nav > .open > a:focus {
color: white;
background-color: #D5D5D5;
}
/* Caret */
.navbar-default .navbar-nav > .dropdown > a .caret {
border-top-color: #777;
border-bottom-color: #777;
}
.navbar-default .navbar-toggle .icon-bar {
background-color: white;
}
a.nav-link.active {
font-size:100px;
}
：
plt.matshow答案 2 :(得分：0)
对于使用PyTorch的人，我知道的最简单的方法是：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(my_tensor.numpy()[0], cmap='gray')
应该这样做