当前位置:  开发笔记 > 人工智能 > 正文

pytorch之Resize()函数具体使用详解

这篇文章主要介绍了pytorch之Resize()函数具体使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Resize函数用于对PIL图像的预处理,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函数有两个参数,

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 : 获取输出图像的大小

interpolation : 插值,默认的  PIL.Image.BILINEAR, 一共有4中的插值方法

Image.BICUBIC,PIL.Image.LANCZOS,PIL.Image.BILINEAR,PIL.Image.NEAREST

到此这篇关于pytorch之Resize()函数具体使用详解的文章就介绍到这了,更多相关pytorch Resize() 内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!

推荐阅读
Chloemw
这个屌丝很懒,什么也没留下!
DevBox开发工具箱 | 专业的在线开发工具网站    京公网安备 11010802040832号  |  京ICP备19059560号-6
Copyright © 1998 - 2020 DevBox.CN. All Rights Reserved devBox.cn 开发工具箱 版权所有