调整大小¶
- class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=InterpolationMode.BILINEAR, max_size=None, antialias=True)[source]¶
将输入图像调整为给定大小。如果图像是 torch 张量，则预计其形状为 […, H, W]，其中 … 表示最多两个前导维度。
- 参数：
size (序列 或 int) –
所需的输出大小。如果 size 是一个序列，例如 (h, w)，则输出大小将与此匹配。如果 size 是一个整数，则图像的较小边将与此数字匹配。即，如果高度 > 宽度，则图像将重新缩放为 (size * height / width, size)。
注意
在 torchscript 模式下，size 作为单个整数不受支持，请使用长度为 1 的序列：
[size, ]。interpolation (InterpolationMode) – 由
torchvision.transforms.InterpolationMode定义的所需插值枚举。默认为InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是张量，则仅支持InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR和InterpolationMode.BICUBIC。相应的 Pillow 整数常量（例如PIL.Image.BILINEAR）也可以接受。max_size (int, 可选) – 调整大小后图像较长边的最大允许值。如果根据
size调整大小后，图像的较长边大于max_size，则size将被覆盖，以便较长边等于max_size。结果，较短边可能短于size。仅当size为整数（或在 torchscript 模式下为长度为 1 的序列）时才支持此功能。antialias (bool, 可选) –
是否应用抗锯齿。它仅影响使用双线性或双三次模式的**张量**，否则将被忽略：在 PIL 图像上，双线性或双三次模式始终应用抗锯齿；在其他模式下（对于 PIL 图像和张量），抗锯齿毫无意义，并且忽略此参数。可能的值为
True（默认值）：将为双线性或双三次模式应用抗锯齿。其他模式不受影响。这可能是您想要使用的值。False：不会为任何模式下的张量应用抗锯齿。PIL 图像在双线性或双三次模式下仍然会应用抗锯齿，因为 PIL 不支持不应用抗锯齿。None：对于张量相当于False，对于 PIL 图像相当于True。此值出于遗留原因存在，除非您确实知道自己在做什么，否则您可能不想使用它。
v0.17 中默认值已从
None更改为True，以便 PIL 和 Tensor 后端保持一致。
使用
Resize的示例
