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缺少归一化，最后补上还没测

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

return img.astype(np.float32) / 255.

img = cv2.imread('../imgs/86.jpg',)img=numpy.transpose(img,(2,0,1))input=torch.from_numpy(img).float()input=input/ 255

import time
from distributed.protocol import serialize, deserialize
import cv2
import torch
import torch.nn.functional as f
if __name__ == '__main__':
    obj={'mat':torch.randn(10, 10),'name': '10','test':{'entry':1}}
    torch.save(obj,'test.dat' )
    for i in range(1000):
        img = cv2.imread('d:/bgs.jpg')
        start=time.time()
        tensor1 = torch.Tensor(img)
        print('time1', time.time() - start)  # 需要5ms左右。
        start = time.time()
        tensor2= torch.from_nu

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