一、torchvision.utils.save_image 報錯TypeError: Cannot handle this data type
1. img如果是uint16的矩陣而不轉爲uint8，Image.fromarray這句會報錯。所以加上np.uint8(img)很有必要
rgb_image = rgb_image.astype(np.uint8)
2. 在pytorch中tensor默認是CHW，而PIL中是HWC. 顧img需是CHW形式。
rgb_image = rgb_image.transpose((2,0,1))
二、保存生成圖片的兩個方式：
1. opencv方法：
cv2.imwrite('./temp/imgIn1.png', image_temp0)
2. torchvision.utils.save_image 方法：要特別注意 除255.0 即/255.0
torchvision.utils.save_image(torch.from_numpy(image_temp0).float()/255.0, './temp/0image_'+str(index_temp)+'.jpg', nrow= 1)
三、 圖片尺寸
im.size
通過Image對象的size屬性可以獲取圖片的尺寸。圖像大小，以像素爲單位。大小是一個2元組(寬度、高度)(width, height)
im.shape
3元組（高，寬，通道數）
numpy對象.shape
(高度，寬度)
四、save_image
save_image 的參數中圖片的格式：( btch_size, channel, h, w)
五、dataloader, getitem返回值類型限制
def __getitem__(self, index):
....
return A, B, ...
A,B ...可以是 tensor 或者 numpy.array類，不能是list類型。
原因：對於batchsize 不爲1的情況下，pytorch 會將每次調用getitem的返回結果整合到一起，但是這個整合過程對list類型的數據無效，對tensor和numpy.array類型的數據有效。
六、 Visual Studio Code調試時報錯"raise RuntimeError('already started')"
對於基於pytorch的工程，檢查dataLoader，是否使用了num_workers參數。當使用該參數時且該參數不爲0時，會報上述錯誤。解決辦法是將num_workers設置爲0。這是VS code 編譯器自身問題。