pytorch实践关联知识(一) 灰度图

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✅ 一、什么是灰度图？

• 灰度图（grayscale image）：指的是只有黑白灰颜色的图像。
• 每个像素只用一个值表示亮度（0 表示黑，255 表示白，中间是不同程度的灰）。

举例：

• 彩色图像：每个像素用 RGB 三个通道（红、绿、蓝） 表示。
• 灰度图像：每个像素只需要一个值。

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✅ 二、什么是单通道灰度图？

• **通道（channel）**就是图像的“颜色层”。

  • RGB 彩色图有 3 个通道，形状是 [3, H, W]
  • 灰度图只有 1 个通道，形状是 [1, H, W]，所以叫 单通道灰度图

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✅ 三、为什么有“形状”？

图像本质是像素矩阵，所以可以用数组（张量）来表示形状。

在 PyTorch 中：

ToTensor() 会把图像转成张量，通道维会排在最前面，格式是：

[C, H, W]

• C：通道数（Channels）
• H：高度（Height）
• W：宽度（Width）

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✅ 四、为什么是 [1, 28, 28]？

因为 FashionMNIST 的每张图像是：

• 灰度图 → 1 个通道
• 高度是 28 像素
• 宽度是 28 像素

所以形状就是：

[1, 28, 28]

这是 PyTorch 中的张量格式（channels first）。

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✅ 五、对比彩色图和灰度图

类型	通道数	张量形状	举例
灰度图	1	[1, 28, 28]	FashionMNIST
彩色图	3	[3, 32, 32]	CIFAR-10

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✅ 总结一句话：

灰度图是只有一个颜色通道的图像，PyTorch 中表示为 [1, 高, 宽]，像 FashionMNIST 就是 [1, 28, 28]。

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