pytorch保存图片主要用到 make_grid 和save_image这两个方法。

制作网格：

torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow, padding) 
# 参数说明
# tensor(tensor or list)：四维 (B x C x H x W) mini-batch的tensor数据或者是包含同一尺寸的图片列表。
# nrow(int)：网格每行图片的个数，默认是8；千万不要理解为图片的行数。
# padding(int)：四周填充的宽度，默认是2，可以理解为网格中图片之间的间距。默认填充值是0，也就是黑色。
注：这是三个比较常用的参数，其它参数请参考官方文档(https://pytorch.org/tutorials/)。

保存本地：

用pytorch提供的save_image方法tensor数据类型保存时不用再转为PIL.Image或numpy.ndarray

torchvision.utils.save_image(tensor, fp)
# 参数
# tensor(Tensor or list)：待保存的tensor数据（可以是上述处理好的grid）。如果给以一个四维的batch的tensor，将调用网格方法，然后再保存到本地。最后保存的图片是不带batch的。
# fp：图片保存路径

代码示例：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, dataloader
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.utils import make_grid, save_image

# 下载minist数据
dataset = datasets.MNIST(
    root='./data/',
    train=True,
    transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
    ]),
    download=True
)

# 加载minist数据
dataloader = DataLoader(
    dataset=dataset,
    batch_size=8,
    shuffle=True
)

# 保存图片
images, labels = next(iter(dataloader))
print(images.size())  # torch.Size([8, 1, 28, 28])
images = make_grid(images, 4, 0)
print(images.size())  # torch.Size([3, 84, 84])
save_image(images, 'D:\maozan1\Desktop\JDWork\\vscode\pytorch-demo\\test.jpg')