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這篇文章將為大家詳細講解有關怎么在pytorch中使用Resize()函數，文章內容質量較高，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知識有一定的了解。
Resize函數用于對PIL圖像的預處理，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函數有兩個參數，
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
關于怎么在pytorch中使用Resize()函數就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。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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