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pytorch之Resize()函數(shù)具體使用詳解

 更新時間:2020年02月27日 10:12:54   作者:GQQQ  
這篇文章主要介紹了pytorch之Resize()函數(shù)具體使用詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

Resize函數(shù)用于對PIL圖像的預(yù)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(shù)有兩個參數(shù),

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(rèn)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

到此這篇關(guān)于pytorch之Resize()函數(shù)具體使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch Resize() 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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