tensor.resize

引用\[1\]中的代码展示了如何使用PyTorch中的resize_()方法对张量进行调整大小操作。resize_()方法可以用来改变张量的形状。在代码中，首先创建了一个2x3的张量a，然后使用resize_()方法将其调整为1x3的张量b，最后再次使用resize_()方法将其调整为3x3的张量c。\[1\]

引用\[2\]中的代码展示了如何使用transforms.Resize()方法对图像张量进行调整大小操作。在代码中，首先使用OpenCV读取图像，并将其转换为PyTorch张量的格式。然后使用transforms.Resize()方法将图像张量调整为指定的大小。最后将调整后的图像张量保存为图像文件。\[2\]

引用\[3\]中的代码展示了如何使用view()方法和unsqueeze()方法对张量进行调整大小操作。view()方法可以用来改变张量的形状，而unsqueeze()方法可以在指定的维度上增加一个维度。在代码中，首先创建了一个2x3的张量a，然后使用view()方法将其调整为3x2的张量b。接着使用unsqueeze()方法在第1维上增加一个维度，得到大小为3x1x2的张量c。最后使用squeeze()方法在倒数第二维上减少一个维度，得到大小为3x2的张量d。\[3\]

综上所述，tensor.resize()方法可以用来改变张量的形状，而transforms.Resize()方法可以用来调整图像张量的大小。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [tensor中的view()、sequeeze()、resize()操作](https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/104539351)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pytorch.tensor格式图像的resize操作](https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/article/details/120943654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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