AttributeError: ‘torch.Size‘ object has no attribute ‘numpy‘

项目场景：

提示：这里是图像-关键点标签，制作数据集生成器时的一个bug

项目场景：
图像和标签数据制作数据集生成器：
数据集预处理过程中，需要改变图像的尺寸，因为标签数据是坐标群，需要和图像同步变化。这时候，有图像变化前后的比例来计算坐标变化后的结果。由于，采用的图像变换是torchvision封装的transforms中的transforms变换方法，返回的数据为torch.Tensor。返回的size为torch.Size。
运行中，函数 __getitem__报错:

def __getitem__(self, idx):
    img_id = self._image_paths[idx]
    img_id = os.path.join(self.root_dir, img_id)
    image = Image.open(img_id).convert('RGB')  # (宽,高,通道数）= (w, h, c)
    imgSize = image.size  # 原始图像宽高
    landmarks = np.asfortranarray(self._labels[idx])  # (x, y, 显隐)=(宽，高，显隐性)
    category = self._categories.index(self._cates[idx])  # 0,1,2,3,4

    if self.transform_img:
        image = self.transform_img(image)  # 返回torch.Size([3, 256, 256])
    else:
        image.resize((256, 256))  # 使用resize
    afterSize = image.shape[1:].numpy()  # 缩放后图像的宽高
    print(imgSize, afterSize)
    bi = afterSize / imgSize
    landmarks[:, 0:2] = landmarks[:, 0:2] * bi

    return image, landmarks, category

报错内容：

File "E:/TanhaiyansCode/kpdem_with_pytorch/dataset/dataset_by_PIL.py", line 78, in __getitem__
    afterSize = image.shape[1:].numpy()  # 缩放后图像的宽高
AttributeError: 'torch.Size' object has no attribute 'numpy'

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问题描述

提示：这里描述项目中遇到的问题：

例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据
APP 中接收数据代码：

@Override
	public void run() {
    
    
		bytes = mmInStream.read(buffer);
		mHandler.obtainMessage(READ_DATA, bytes, -1, buffer).sendToTarget();
	}

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原因分析：

定位错误代码：

 afterSize = image.shape[1:].numpy()  # 缩放后图像的宽高

错误码：AttributeError: 'torch.Size' object has no attribute 'numpy'

image是torch.Tensor类型， image.shape返回的是torch.Size，只有torch.Tensor有numpy()方法。所以需要把.numpy()放到image后面，才能用。

解决方案：

只有torch.Tensor有numpy()方法，就先转换为numpy数组，再取size。

代码修改：

afterSize = image.numpy().shape[1:]  # 缩放后图像的宽高