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。

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() 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`。