torchvision.resize()

`torchvision.transforms.functional.resize()` 是PyTorch库中用于调整 PIL.Image 对象尺寸的方法，其设计是为了高效处理图像预处理任务。相比于 OpenCV 的 resize 函数以及 TensorFlow 的 `tf.image.resize`，torchvision的resize在处理PIL.Image时具有显著的速度优势，大约快7000倍[^1]。这是因为torchvision是专门为深度学习优化的，它的内部实现通常针对GPU计算进行了优化。

如果你有一个包含不同尺寸图片的数据集，预先使用 torchvision.resize 进行预处理是很合理的做法，但需要注意的是，直接改变图片尺寸可能会丢失一些细节信息。理想的策略是在转换成张量之前（如在`__getitem__`函数中），尽可能保持原始图片的质量，只在必要时进行适当缩放。

示例代码：

from PIL import Image
import torchvision.transforms as T

# 假设img_path是你的图片路径
img = Image.open(img_path)
# 使用 torchvision 中的 resize 函数
resized_img = T.Resize(size=(new_width, new_height))(img)

# 注意这里 size 参数是元组，表示宽度和高度

相关问题

torchvision.transforms.Resize函数

torchvision.transforms.Resize函数用于调整图像的尺寸大小。它的语法如下：

torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)

其中，参数说明如下：

- `size`：要调整的图像的输出大小。可以是一个整数，表示将较小的边缩放到该大小，也可以是一个元组，指定输出图像的宽度和高度。
- `interpolation`：插值算法，用于调整图像大小。默认使用双线性插值。

例如，以下代码将图像的大小调整为100x100：

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(100),
    # 其他的变换操作
])

注意，该函数只改变图像的大小，但不会改变图像的宽高比。如果需要调整图像的宽高比，可以使用`torchvision.transforms.CenterCrop`或`torchvision.transforms.Pad`等函数。

torchvision.transforms.Resize()

torchvision.transforms.Resize() 是 PyTorch 中的一个图像转换操作，用于调整图像的大小。

它可以接收一个整数作为参数，表示调整后的目标大小。如果该整数为一个较小的数值，则会将图像的短边缩放到该大小，同时保持图像的宽高比。如果该整数为一个较大的数值，则会将图像的长边缩放到该大小。

除了整数之外，也可以传递一个元组作为参数，表示调整后的目标大小。元组可以包含两个整数，分别表示宽度和高度；也可以只包含一个整数，表示将图像的宽高比保持不变，同时将图像的短边调整到该大小。

使用示例：

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.ToTensor()
])

在上面的示例中，我们首先使用 `Resize()` 将图像调整为 256x256 的大小，然后使用 `ToTensor()` 将图像转换为张量。最后，可以将这个 `transform` 应用于图像数据集，以便进行后续的数据处理和训练。