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這篇文章主要介紹“Pytorch中transforms.Resize()如何使用”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“Pytorch中transforms.Resize()如何使用”文章能幫助大家解決問題。
簡單來說就是調整PILImage對象的尺寸，注意不能是用io.imread或者cv2.imread讀取的圖片，這兩種方法得到的是ndarray。
將圖片短邊縮放至x，長寬比保持不變：
transforms.Resize(x)
而一般輸入深度網絡的特征圖長寬是相等的，就不能采取等比例縮放的方式了，需要同時指定長寬：
transforms.Resize([h, w])
例如：
transforms.Resize([224, 224])就能將輸入圖片轉化成224×224的輸入特征圖。
這樣雖然會改變圖片的長寬比，但是本身并沒有發生裁切，仍可以通過resize方法返回原來的形狀：
from PIL import Image
from torchvision import transforms
img = Image.open('1.jpg')
w, h = img.size
resize = transforms.Resize([224,244])
img = resize(img)
img.save('2.jpg')
resize2 = transforms.Resize([h, w])
img = resize2(img)
img.save('3.jpg')需要注意的一點是PILImage對象size屬性返回的是w, h，而resize的參數順序是h, w。
記住圖像尺度統一為224×224時，要用transforms.Resize([224, 224]),不能寫成transforms.Resize(224)，transforms.Resize(224)表示把圖像的短邊統一為224，另外一邊做同樣倍速縮放，不一定為224
關于“Pytorch中transforms.Resize()如何使用”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識，可以關注億速云行業資訊頻道，小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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