使用 transforms.Resize(256),之后结果是torch.Size([3, 341, 256]),怎么让结果变为256*256
时间: 2024-02-05 22:10:53 浏览: 29
可以使用 `transforms.CenterCrop(256)` 对图像进行中心裁剪来将图像调整为 256x256 大小,例如:
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(256),
transforms.ToTensor()
])
image = Image.open('example.jpg')
image = transform(image)
print(image.size()) # 输出为 torch.Size([3, 256, 256])
```
其中,`transforms.CenterCrop(256)` 对图像进行中心裁剪,将图像的中心部分裁剪为指定大小,即256x256。注意,在对图像进行缩放后,如果直接使用 `transforms.RandomCrop(256)` 进行随机裁剪的话,可能会导致图像的有效信息被裁剪掉,因此建议使用 `transforms.CenterCrop` 进行中心裁剪。
相关问题
transforms.ToTensor和transforms.Resize谁在前面
### 回答1:
我可以回答这个问题,一般来说,transforms.Resize应该在transforms.ToTensor之前使用,因为如果先进行ToTensor操作,图像的尺寸已经被改变了,可能会影响模型的训练效果。而如果先进行Resize操作,可以保证图像的尺寸符合模型的输入要求,再进行ToTensor操作。
### 回答2:
在进行图像预处理时,transforms.Resize应当位于transforms.ToTensor之前。
transforms.Resize用于调整图像的大小,它可以根据指定的尺寸来缩放图像。如果将transforms.ToTensor放在transforms.Resize之前,那么在进行ToTensor转换时,将会将未调整大小的原始图像转换为张量形式。这样处理后的张量在维度上与原始图像大小不一致,可能会导致训练时的错误。
因此,为了确保将调整大小后的图像转换为张量时维度一致,应当首先进行transforms.Resize转换,然后再进行transforms.ToTensor转换。这样,在最终得到的张量中,每个像素点将以正确的位置被表示,并且在维度上与原始图像一致,方便后续的操作和训练。
### 回答3:
在进行图像预处理的时候,transforms.ToTensor和transforms.Resize可以按照需要选择先后顺序。
transforms.ToTensor是将PIL图像或numpy.ndarray转换为torch.Tensor,它将图像数据从范围[0, 255]转换为范围[0.0, 1.0],并改变维度顺序。这是因为在深度学习中,常用的图片数据表示方式是通道-高度-宽度(C-H-W),而不是常见的高度-宽度-通道(H-W-C)顺序。因此,如果先使用transforms.ToTensor,会将图片数据转换为Tensor格式。
transforms.Resize用于调整图像尺寸大小,可以通过参数指定调整后的目标尺寸。一般来说,在进行图像预处理时,相关调整操作需要在尺寸调整之后进行,因为部分预处理操作可能依赖于特定的图像尺寸。所以,如果需要在调整尺寸之后再进行其他操作,需要先使用transforms.Resize。
总的来说,先使用transforms.Resize再使用transforms.ToTensor是比较常见的处理顺序。这样可以先将图像调整到所需的尺寸,然后再将其转换为Tensor格式,以便进行后续的深度学习相关操作。当然,对于具体的任务和需求,这个顺序也可以进行灵活调整。
代码实现transforms.resize在GPU运行
可以使用torchvision.transforms.Resize函数来实现图片的大小调整,该函数可以在GPU上运行。具体实现方法如下:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
# 定义transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])
# 加载图片
img = Image.open('test.jpg')
# 对图片进行处理
img = transform(img)
# 将图片放到GPU上
img = img.to('cuda')
```
其中,transforms.Resize函数可以将图片的大小调整为指定的大小,这里将图片的大小调整为(224, 224)。使用transforms.ToTensor函数将图片转换为Tensor类型,并将其放到GPU上。
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