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怎么在pytorch中使用Resize()函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)

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Resize函數(shù)用于對(duì)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(gè)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

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文章名稱(chēng):怎么在pytorch中使用Resize()函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來(lái)源:http://jinyejixie.com/article8/dhopip.html

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