npzファイルをtensor化できるのか

Question

前提・実現したいこと

フォルダ内の画像ファイル全体をnpzファイルで保存し、それをtensor化してみようとしました。

発生している問題・エラーメッセージ

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-6542e9320607> in <module>
----> 1 print(transform(data))

/usr/anaconda3.7/lib/python3.7/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py in __call__(self, img)
     59     def __call__(self, img):
     60         for t in self.transforms:
---> 61             img = t(img)
     62         return img
     63 

/usr/anaconda3.7/lib/python3.7/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py in __call__(self, pic)
     90             Tensor: Converted image.
     91         """
---> 92         return F.to_tensor(pic)
     93 
     94     def __repr__(self):

/usr/anaconda3.7/lib/python3.7/site-packages/torchvision/transforms/functional.py in to_tensor(pic)
     48     """
     49     if not(_is_pil_image(pic) or _is_numpy_image(pic)):
---> 50         raise TypeError('pic should be PIL Image or ndarray. Got {}'.format(type(pic)))
     51 
     52     if isinstance(pic, np.ndarray):

TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'numpy.lib.npyio.NpzFile'>

該当のソースコード

import glob
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array

#image  array size
img_size = (224,224)
#load images Folder
dir_name = 'train_images'
#File type
file_type  = 'jpg'

#load images and image to array
img_list = glob.glob('./' + dir_name + '/*.' + file_type)

temp_img_array_list = []

for img in img_list:
    temp_img = load_img(img,grayscale=False,target_size=(img_size))
    temp_img_array = img_to_array(temp_img) /255
    temp_img_array_list.append(temp_img_array)

temp_img_array_list = np.array(temp_img_array_list)

#save np.array
np.savez(dir_name+'.npz',temp_img_array_list)

data = np.load('train_images.npz')
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
print(transform(data))

npzファイルをtensor化することは可能でしょうか？
ご回答よろしくお願いします。

Answer 1

npz ファイルを保存するときに、np.savez("x.npz", 名前=numpy配列) のように名前をつけて、
data = np.load("x.npz") で読み込んだあとに、data[名前] とアクセスすると、保存したときの numpy 配列が得られます。

import numpy as np
import torch

x = np.array([1, 2, 3])
np.savez("x.npz", x=x)

data = np.load("x.npz")
print(data["x"])  # [1 2 3]

x = torch.from_numpy(data["x"])
print(x)  # tensor([1, 2, 3])

Comments

[shu214]

ご教授ありがとうございます。
できました！！
tensor([[[[0.7608, 0.7647, 0.7451],
[0.7451, 0.7490, 0.7255],
[0.7529, 0.7412, 0.7216],
...,
[0.7373, 0.7412, 0.7216],
[0.7490, 0.7529, 0.7333],
[0.7451, 0.7490, 0.7176]],

[[0.7608, 0.7569, 0.7373],
[0.7333, 0.7373, 0.7176],
[0.7373, 0.7529, 0.7490],
...,