pytorch实现图像的平移

w=[]

for i in range(14):

    w1=[]

    for j in range(14):

        w1.append(j)

    w.append(w1)

w=np.array(w)

w=np.reshape(w,(1,1,14,14))

t=torch.Tensor(w)

w1=torchvision.transforms.functional.affine(t,translate=(1,0),angle=0,scale=1,shear=0)

print(w1)

输出:

tensor([[[[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.],
[ 0., 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12.]]]])