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怎么在pytorch中使用Resize()函數(shù)

發(fā)布時間:2021-03-20 16:35:57 來源:億速云 閱讀:1034 作者:Leah 欄目:開發(fā)技術(shù)

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。

向AI問一下細(xì)節(jié)

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