torch的transform中用什么可以把图片变成正方形，并且没有裁剪

在PyTorch的`torchvision.transforms`模块中，你可以使用`CenterCrop`或`Pad`函数来把图片变成正方形，同时保持原始尺寸不变，而不会进行裁剪。

1. `CenterCrop(size)`：这个函数会从输入图像的中心裁取指定大小`size`的区域。如果原图不是正方形且需要变为正方形，你需要保证输入的裁切尺寸能整除原始宽度和高度，使得两边都能对齐。

2. `Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant')`：此函数会在图片四周添加填充，使得图片变大成为正方形。通过设置合适的padding值，可以将图片的长边和短边都加宽到相同的长度，不会丢失任何内容。

例如，假设你有一个原始图片`img`，原先是HxW像素，想要使其变成正方形，可以这样做：

import torchvision.transforms as transforms

# 假设目标边长是128
target_size = 128

# 如果图片原本不是正方形，用Pad
if img.shape[0] != img.shape[1]:
    transform = transforms.Pad((target_size - img.shape[0] % target_size, 0), fill=0)
    img = transform(img)

# 然后再转换为正方形
img = transforms.CenterCrop(target_size)(img)

相关问题

torch transform

`torch.transforms`是PyTorch中的一个模块，用于数据的预处理和增强。它包含了各种常用的数据变换方法，如缩放、裁剪、翻转、填充、归一化等。这些变换可以被串联成一个变换序列，通过调用`transforms.Compose()`来实现。同时，`transforms`模块也提供了一些自定义的变换方法，可以根据实际需求进行拓展和使用。

常用的一些数据变换方法包括：
- `transforms.Resize()`：调整图片尺寸大小；
- `transforms.CenterCrop()`：中心裁剪图片；
- `transforms.RandomCrop()`：随机裁剪图片；
- `transforms.RandomHorizontalFlip()`：随机水平翻转图片；
- `transforms.ToTensor()`：将图片转换为Tensor类型；
- `transforms.Normalize()`：数据归一化处理。

例如，可以通过以下代码创建一个变换序列，将输入的图片进行随机裁剪、随机翻转、转换为Tensor类型，并进行数据归一化处理：

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

然后可以将该变换序列应用于输入数据，例如：

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)