python中scale的用法_pytorch之Resize()函数具体使用详解
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() 内容请搜索我们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我们!
本文标题: pytorch之Resize()函数具体使用详解
本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/301635.html
本文来自互联网用户投稿,文章观点仅代表作者本人,不代表本站立场,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击【内容举报】进行投诉反馈!
