torchvision.transforms.Resize()
时间: 2024-04-24 22:26:03 浏览: 22
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。
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:
```python
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:
```python
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() 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:
```python
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。