# torchvision.utils

```py
torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 
```

制作图像网格。

参数说明:

1.  **tensor (Tensor or list)** – 4D 小批量形状 Tensor 张量（B x C x H x W）或所有大小相同的图像列表。
2.  **nrows (int, optional)** – 网格中的行数。最终的网格大小（B / nrow，nrow）。默认值是 8。
3.  **normalize (bool, optional)** – 如果 TRUE，将图像移到范围（0, 1）中，减去最小值并除以最大像素值。
4.  **range (tuple, optional)** – 元组（min，max），其中 min 和 max 是数字，然后使用这些数字对图像进行标准化。默认情况下，min 和 max 是从张量计算的。
5.  **scale_each (bool, optional)** – 如果 TRUE，则在批处理图像中分别缩放每个图像，而不是在所有图像上（最小、最大）缩放图像。
6.  **pad_value (float, optional)** – 填充像素的值。

* * *

查看下面的例子：

```py
torchvision.utils.save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 
```

将给定的 Tensor 张量保存到图像文件中。 参数说明:

1.  **Tensor (张量或者列表)** – 要保存的图像。如果小批量的 Tensor 张量，调用`make_grid`把 Tensor 张量存储为网格图像。
2.  **kwargs** – make_grid 的其他参数

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