咨询Torch中RGB图像维度表示约定：是HWC还是CWH？

嘿，这个问题刚接触PyTorch的时候确实容易搞混，我来给你理清楚～

在PyTorch里，RGB图像的张量默认维度顺序是**{channels, height, width}**（行业里常简称CHW格式）。举个例子，一张224×224的普通RGB图，转换成PyTorch张量后，形状会是(3, 224, 224)——3对应RGB三个通道，后面两个分别是图像的高度和宽度。

这里要注意和其他常用库的区别：

• 像PIL、OpenCV这类库读取的图像，默认是**{height, width, channels}**（HWC格式），比如同样的224×224 RGB图，用PIL读出来的数组形状是(224, 224, 3)。
• 如果需要把这类HWC格式的图像转换成PyTorch兼容的CHW格式，有两种常用方式：
  1. 手动用张量的permute方法：比如执行img_tensor.permute(2, 0, 1)，就能把通道维度移到最前面。
  2. 用torchvision自带的ToTensor()变换，它会自动完成HWC到CHW的转换，还会把像素值从0-255的范围归一化到0-1，非常省心。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David Parks