image = transforms.Resize(image, [height, width],interp='nearest') TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'interp'

这个错误提示表明在调用transforms.Resize函数时，传递了一个不支持的参数'interp'。在PyTorch中，使用transforms.Resize进行图像尺寸调整时，不应该使用'interp'参数。相反，应该使用'interpolation'参数。例如：

transforms.Resize(size=(height, width), interpolation=Image.NEAREST)

在这里，我们将图像调整为指定的大小，同时选择插值方法为最近邻插值。你可以根据需要选择不同的插值方法，例如双线性插值、双三次插值等。

相关问题

self.upsample = transforms.Resize(scale_factor=2) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'scale_factor'报错了

很抱歉，我之前给出的代码有误。在`torchvision.transforms.Resize()`函数中，确实没有`scale_factor`参数来设置上采样的比例。正确的方法是使用`size`参数来指定目标图像的大小。以下是修改后的代码：

import torchvision.transforms as transforms

class YourClass:
    def __init__(self):
        # 创建上采样的转换
        self.upsample = transforms.Resize((new_width, new_height))

    def upsample_image(self, original_image):
        # 上采样图像
        upsampled_image = self.upsample(original_image)

        # 返回上采样后的图像
        return upsampled_image

在这个示例中，我们将`transforms.Resize()`函数的参数修改为`(new_width, new_height)`，其中`new_width`和`new_height`是你想要设置的目标图像的宽度和高度。然后，在类的方法`upsample_image()`中使用`self.upsample()`对原始图像进行上采样，并返回上采样后的图像。

请根据你的实际需求修改`new_width`和`new_height`的值，并确保已经加载了原始图像。

typeerror: __init__() got an unexpected keyword argument 'transforms'

### 回答1：
这个错误提示是因为在调用某个函数或类的时候，传入了一个不被支持的参数。具体来说，这个错误是因为在调用某个类的 __init__() 方法时，传入了一个名为 transforms 的参数，但是该类并不支持这个参数。

可能的原因是你使用了一个不正确的类或者版本，或者你的代码有误。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数传递错误，或者查看一下文档，确认该类是否支持 transforms 参数。

如果你无法解决这个问题，可以提供更多的上下文信息，以便我们更好地帮助你解决问题。

### 回答2：
这个错误出现的原因有可能是因为我们在使用PyTorch中的某个函数或类时，在其初始化时传入了不符合规定的参数。在这个特定的错误信息中，我们可以看到函数或类的初始化函数`__init__()`中出现了一个未预期的关键字参数`transforms`。

例如，常见的使用情况是在构建PyTorch中的`Dataset`、`DataLoader`和`transforms`等类时，我们需要在初始化函数中传入相应的参数，以指定如何读取数据和对数据进行预处理。然而，在这些初始化参数中，如果有一个不允许的参数名被传递，就会出现`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'xxx'`的错误信息。

解决这个问题的方法就是仔细检查代码，确保在初始化函数中传递的关键字参数都是合法的，避免出现不符合规定的参数名。如果实在无法解决，可以尝试通过查询文档或者咨询开发者等方式来获取更多关于函数、类的初始化参数的信息。

### 回答3：
该错误通常是由于在实例化对象时，传递了不合适的参数所致。

在深度学习中，我们经常使用 PyTorch 作为构建神经网络模型的工具。而 PyTorch 中有一个类叫做 torchvision.transforms，用于对图像进行数据预处理的操作，比如在训练时进行数据增强、裁剪、旋转等操作。但在实例化 torchvision.datasets.ImageFolder 类时，却出现了如下的错误提示：typeerror: __init__() got an unexpected keyword argument 'transforms'。

造成这一错误的原因在于，我们在实例化 ImageFolder 对象时，传递了不该传递的参数。该类的初始化方法只接受两个参数，即 image_folder 和 transform，而不接受 transforms 参数。因此，如果我们想要对图像进行预处理，就需要先定义一个 transform 对象，再将其作为参数传递给 ImageFolder。

例如：

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder

# 定义需要进行的预处理操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 实例化 ImageFolder 对象，并传递 transform 参数
data = ImageFolder(root='path/to/data', transform=transform)

这样，我们就可以成功实例化一个包含预处理操作的 ImageFolder 对象，从而方便地进行数据训练。