decode_jpeg

torchvision.io.decode_jpeg(input: Union[Tensor, List[Tensor]], mode: ImageReadMode = ImageReadMode.UNCHANGED, device: Union[str, device] = 'cpu', apply_exif_orientation: bool = False) → Union[Tensor, List[Tensor]]

在 CPU 或 CUDA 上将 JPEG 图像解码为 3D RGB 或灰度 Tensor。

输出张量的值是介于 0 到 255 之间的 uint8。

注意

当使用 CUDA 设备时，传递张量列表比重复单独调用 decode_jpeg 更有效。当使用 CPU 时，性能是等效的。此函数的 CUDA 版本在设计时已明确考虑了线程安全性。如果发生错误，此函数不会返回部分结果。

参数:

• input (Tensor[1] 或 list[Tensor[1]]) – 包含 JPEG 图像原始字节的（一个或多个）一维 uint8 张量。张量必须在 CPU 上，无论 device 参数如何。

• mode (str 或 ImageReadMode) – 图像转换成的模式，例如 “RGB”。默认为 “UNCHANGED”。有关可用模式，请参阅 ImageReadMode。

• device (str 或 torch.device) –

  解码后的图像将存储在其上的设备。如果指定了 cuda 设备，则将使用 nvjpeg 对图像进行解码。这仅在 CUDA 版本 >= 10.1 中受支持

  警告

  device 参数处于 Beta 阶段，不保证向后兼容性。

  警告

  CUDA 版本 < 11.6 的 nvjpeg 库中存在内存泄漏。在使用 device="cuda" 之前，请确保依赖 CUDA 11.6 或更高版本。

• apply_exif_orientation (bool) – 将 EXIF 方向转换应用于输出张量。默认值：False。仅在 CPU 上为 JPEG 格式实现。

返回:

输出张量的值是介于 0 到 255 之间的 uint8。 output.device 将设置为指定的 device

返回类型:

output (Tensor[image_channels, image_height, image_width] 或 list[Tensor[image_channels, image_height, image_width]])