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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)怎么在pytorch中使用Resize()函數(shù),文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。
Resize函數(shù)用于對PIL圖像的預(yù)處理,它的包在:
from torchvision.transforms import Compose, CenterCrop, ToTensor, Resize
使用如:
def input_transform(crop_size, upscale_factor): return Compose([ CenterCrop(crop_size), Resize(crop_size // upscale_factor), ToTensor(), ])
而Resize函數(shù)有兩個參數(shù),
CLASS torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)
size (sequence or int) – Desired output size. If size is a sequence like (h, w), output size will be matched to this. If size is an int, smaller edge of the image will be matched to this number. i.e, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size)
interpolation (int, optional) – Desired interpolation. Default is PIL.Image.BILINEAR
size : 獲取輸出圖像的大小
interpolation : 插值,默認(rèn)的 PIL.Image.BILINEAR, 一共有4中的插值方法
Image.BICUBIC,PIL.Image.LANCZOS,PIL.Image.BILINEAR,PIL.Image.NEAREST
關(guān)于怎么在pytorch中使用Resize()函數(shù)就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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