在做深度学习时用image.size改变图像改变公共数据集里得图片，这样得到得模型结果可靠吗

改变图像的尺寸（使用image.size）是常见的数据预处理步骤之一，尤其在深度学习中。这可以帮助我们将图像调整为模型所需的输入尺寸。然而，改变图像尺寸可能会导致一些信息的损失，这可能会对模型的性能产生影响。

改变图像尺寸可能导致以下问题：
1. 失真：图像缩放可能会导致图像细节的丢失或模糊，这可能会影响模型对细节的感知能力。
2. 失真比例：在改变图像尺寸时，应该保持宽高比，否则会导致图像形变，使物体看起来扭曲或拉伸。
3. 数据不一致：如果在训练和测试阶段使用不同的图像缩放方法，可能导致训练和测试数据之间的不一致，从而降低模型的泛化能力。

为了确保改变图像尺寸不会对模型结果产生不可靠的影响，可以考虑以下几点：
1. 使用合适的插值方法：选择适当的插值方法可以最小化图像质量的损失。常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。
2. 保持一致性：在训练和测试阶段使用相同的图像缩放方法，以确保数据的一致性。
3. 数据增强：除了简单地改变图像尺寸，还可以考虑使用其他数据增强技术，如随机裁剪、旋转或翻转等，以增加样本的多样性和模型的泛化能力。

综上所述，改变图像尺寸是一种常见的数据预处理方法，但需要注意选择合适的插值方法和保持数据一致性，以确保模型结果的可靠性。