transforms.Resize(size=(in_size, in_size), interpolation=transforms.InterpolationMode.BICUBIC)

`transforms.Resize` 是 PyTorch 中的一个函数，用于调整图像的大小。它接受一个参数 `size`，该参数是一个元组，表示目标图像的大小。在这个例子中，`size=(in_size, in_size)` 表示目标图像将被调整为一个正方形，边长为 `in_size`。同时，函数还接受一个可选参数 `interpolation`，用于指定调整大小时使用的插值方法。在这里，`transforms.InterpolationMode.BICUBIC` 表示使用双三次插值方法进行调整大小操作。

相关问题

torchvision.transforms.Resize(image_shape)

torchvision.transforms.Resize(image_shape)是一个用于调整图像大小的函数。它是PyTorch中torchvision库中的一个变换函数。这函数可以用于对图像进行缩，使其具有指定的形状。

具体来说，这个函数接受一个参数image_shape，它表示目标图像的形状。image_shape可以是一个整数，表示将图像的宽度和高度调整为相同的值，也可以是一个元组或列表，表示将图像的宽度和高度调整为指定的值。

当调用torchvision.transforms.Resize(image_shape)时，它会返回一个可应用于图像的变换函数。这个函数可以通过调用transform(image)来应用到输入的图像上，其中image是一个PIL图像对象。

使用torchvision.transforms.Resize可以方便地对输入的图像进行大小调整，以满足模型或任务的要求。

transforms.Resize((input_size, input_size), Image.ANTIALIAS), AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'

### 解决PIL.Image模块中ANTIALIAS属性不存在的问题

在较新的 `Pillow` 版本中，`Image.ANTIALIAS` 属性已被弃用并移除。官方建议使用 `Image.Resampling.LANCZOS` 来替代[^1]。

对于遇到的错误 `AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ANTIALIAS'` ，可以采取以下措施：

#### 方法一：更新代码中的采样方法
将旧版代码中的 `Image.ANTIALIAS` 替换为新版推荐使用的 `Image.Resampling.LANCZOS` 。这不会影响图像质量，只是改变了调用方式。

from PIL import Image

img = Image.open('example.jpg')
resized_img = img.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)

#### 方法二：降级Pillow版本
如果项目依赖于特定的老版本特性，则可以选择卸载当前版本并将 `Pillow` 降至指定版本[^3]。

pip uninstall Pillow
pip install Pillow==9.5.0

需要注意的是，在处理图像缩放操作时，除了上述两种解决方案外，还可以考虑其他重采样滤波器选项，如 `NEAREST`, `BILINEAR`, 或者 `BICUBIC` 等，具体取决于应用需求和个人偏好。