먼저 예측된 이미지를 출력하기 위한 전처리 함수를 생성합니다.

코드 5-28 예측 이미지 출력을 위한 전처리 함수

def im_convert(tensor):
    image = tensor.clone().detach().numpy() ------ ①
    image = image.transpose(1, 2, 0)
    image = image * (np.array((0.5,0.5,0.5)) + np.array((0.5,0.5,0.5)))
    image = image.clip(0, 1) ------ ②
    return image

① tensor.clone()은 기존 텐서의 내용을 복사한 텐서를 생성하겠다는 의미이며, detach()는 기존 텐서에서 기울기가 전파되지 않는 텐서입니다. 즉, tensor.clone().detach()는 기존 텐서를 복사한 새로운 텐서를 생성하지만 기울기에 영향을 주지는 않겠다는 의미입니다.

다음은 tensor.clone(), tensor.detach(), tensor.clone().detach()를 비교한 표입니다.

▼ 표 5-2 tensor.clone( ), tensor.detach( ), tensor.clone( ).detach( )의 비교