transforms.Resize(224),

transforms.Resize(224)是将图片缩放到大小为(224, 224)的操作。\[1\]这个操作会在transforms.Compose代码块中的其他transform操作之前进行。它可以确保输入的图片都具有相同的大小，以便于后续的处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 图片数据预处理方法](https://blog.csdn.net/BGH12ET/article/details/108257925)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

transforms.Resize(224) 和 transforms.Resize([224,224]) 有神魔区别

`transforms.Resize(224)` 和 `transforms.Resize([224,224])` 的区别在于输入的参数类型不同。

`transforms.Resize(224)` 中的参数 `224` 表示输出图像的较短边将被调整为 224 像素，而另一条边将按比例缩放。如果输入图像的宽为 w，高为 h，那么输出图像的大小将为 `(224, 224*h/w)` 或 `(224*w/h, 224)`，具体取决于哪个边是较短的。

而 `transforms.Resize([224,224])` 中的参数 `[224,224]` 表示输出图像的大小将调整为 224x224，即使输入图像的宽高比与输出图像的宽高比不同，也会进行强制缩放。这可能会导致图像的形状发生变化。

因此，如果希望保持输入图像的宽高比，请使用 `transforms.Resize(224)`；如果希望强制缩放图像到指定大小，请使用 `transforms.Resize([224,224])`。

transform=transforms.Compose([transforms.Resize((224,224)),transforms.ToTensor()])

This code creates a transformation pipeline using the `Compose` class from the `transforms` module in PyTorch. The pipeline consists of two transformations applied in sequence:

1. `Resize((224,224))`: This resizes the input image to have a height and width of 224 pixels. This is a common size used in many computer vision models.
2. `ToTensor()`: This converts the resized image to a PyTorch tensor. PyTorch models typically expect inputs to be in tensor format.

Overall, this transformation pipeline can be used to preprocess input images before passing them to a PyTorch model for inference or training.