torchvision.transforms.Resize() 参数

`torchvision.transforms.Resize()` 函数常用的参数如下：

- `size`：调整后图像的大小，可以是一个整数或一个元组 `(h, w)`，表示高度和宽度。
- `interpolation`：插值方法，可以设置为 `PIL.Image.NEAREST`、`PIL.Image.BILINEAR`、`PIL.Image.BICUBIC` 或 `PIL.Image.LANCZOS`。默认为 `PIL.Image.BILINEAR`。
- `max_size`：按照比例调整图像大小，使得较大的边不超过指定的 `max_size`。可以是一个整数或一个元组 `(h, w)`，表示高度和宽度。默认为 `None`。
- `keep_aspect_ratio`：是否保持图像的纵横比。默认为 `False`。
- `pad_if_needed`：是否需要填充图像使其大小达到指定的大小。默认为 `False`。
- `padding_mode`：填充模式，可以设置为 `constant`、`edge`、`reflect` 或 `symmetric`。默认为 `constant`。
- `fill`：填充的值，当 `padding_mode` 为 `constant` 时使用。可以是一个整数或一个元组 `(R, G, B)`。

这些参数可以根据具体的需求进行调整。例如，如果想将图像调整为指定大小，并且保持纵横比，可以设置 `size` 为一个元组 `(h, w)`，并将 `keep_aspect_ratio` 设置为 `True`。

相关问题

torchvision.transforms.Resize（） 参数

torchvision.transforms.Resize()函数的参数有以下几个：

- size：要调整到的目标尺寸。可以是一个整数，表示将较小的边调整为该大小，或者是一个元组 (height, width)，表示调整为给定的高度和宽度。
- interpolation：插值方法。可以是以下几种选项之一：
- PIL.Image.NEAREST：最近邻插值。
- PIL.Image.BILINEAR：双线性插值。
- PIL.Image.BICUBIC：双三次插值。
- PIL.Image.LANCZOS：Lanczos插值。
默认值为PIL.Image.BILINEAR。

示例用法：

from torchvision import transforms

resize = transforms.Resize(size=(224, 224), interpolation=Image.BICUBIC)

这个例子展示了如何将图像调整为大小为224×224像素的尺寸，并使用双三次插值进行插值。

torchvision.transforms.Resize(） 参数

torchvision.transforms.Resize() 函数的参数是一个整数或者一个元组。整数表示将图像的短边缩放到指定大小，长边将按比例缩放。元组表示将图像的尺寸缩放到指定大小。例如：

- 如果参数是一个整数 n，那么图像将被缩放为短边为 n，长边按比例缩放。
- 如果参数是一个元组 (h, w)，那么图像将被缩放为尺寸为 (h, w)。

示例用法：

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Resize(256)  # 将短边缩放为256，长边按比例缩放
transform = transforms.Resize((256, 256))  # 将图像尺寸缩放为 256x256

注意：在使用 torchvision.transforms.Resize() 函数时，可以将其作为数据预处理的一部分，用于调整输入图像的大小。