resize¶

torchvision.transforms.functional.resize(img: Tensor, size: List[int], interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR, max_size: Optional[int] = None, antialias: Optional[bool] = True) → Tensor[source]¶

将输入图像调整为给定大小。如果图像为 torch 张量，则预期其形状为 […, H, W]，其中 … 表示任意数量的前导维度

参数：

img (PIL Image 或 Tensor) – 要调整大小的图像。
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，同时保持纵横比。即，如果高度 > 宽度，则图像将重新缩放为 \(\left(\text{size} \times \frac{\text{height}}{\text{width}}, \text{size}\right)\)。

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。如果输入为张量，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）也被接受。
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，则将覆盖 size，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，在其他情况下会被忽略：在 PIL 图像上，始终对双线性或双三次模式应用抗锯齿；在其他模式下（对于 PIL 图像和张量），抗锯齿没有意义，并且此参数会被忽略。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。
- 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进行抗锯齿，因为 PIL 不支持不进行抗锯齿。
- None：对于张量等效于 False，对于 PIL 图像等效于 True。此值出于遗留原因而存在，除非您确实知道自己在做什么，否则可能不希望使用它。
默认值已从 v0.17 中的 None 更改为 True，以便 PIL 和 Tensor 后端保持一致。

返回值：