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]]

将 JPEG 图像(s) 解码为 3D RGB 或灰度 Tensor(s)，在 CPU 或 CUDA 上。

输出张量的值是介于 0 和 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，性能相同。此函数的 CUDA 版本已明确设计为考虑线程安全。如果发生错误，此函数不会返回部分结果。

参数：

• input (Tensor[1] or list[Tensor[1]]) – 一个 (或多个) 一维 uint8 张量，包含 JPEG 图像的原始字节。无论 device 参数如何，张量(s) 必须在 CPU 上。

• mode (str or ImageReadMode) – 将图像转换为的模式，例如“RGB”。默认为“UNCHANGED”。有关可用模式，请参阅 ImageReadMode。

• device (str or torch.device) –

  将解码后的图像存储在其上的设备。如果指定了 cuda 设备，则图像将使用 nvjpeg 解码。这仅支持 CUDA 版本 >= 10.1

  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 上对 JPEG 格式实现。

返回值：

输出张量(s) 的值是介于 0 和 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] or list[Tensor[image_channels, image_height, image_width]])