resize¶

torchvision.transforms.functional.resize(img: Tensor, size: list[int], interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR, max_size: Optional[int] = None, antialias: Optional[bool] = True) → Tensor[原始碼]¶

將輸入影像大小調整為給定的大小。如果影像是 Torch Tensor，則其形狀預計為 [..., H, W]，其中 ... 表示任意數量的前導維度。

引數:

img (PIL Image 或 Tensor) – 要調整大小的影像。
size (序列或int) –
期望的輸出大小。如果 size 是 (h, w) 這樣的序列，則輸出大小將匹配此值。如果 size 是一個整數，將匹配影像的較短邊，同時保持縱橫比。即，如果 height > width，則影像將按比例縮放為 \(\left(\text{size} \times \frac{\text{height}}{\text{width}}, \text{size}\right)\)。

注意

在 torchscript 模式下，不支援將 size 作為單個整數，請使用長度為 1 的序列：[size, ]。
interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義的所需插值列舉。預設為 InterpolationMode.BILINEAR。如果輸入是 Tensor，則僅支援 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。還接受相應的 Pillow 整數常量，例如 PIL.Image.BILINEAR。
max_size (int, 可選) – 調整大小後的影像較長邊的最大允許值。如果影像的較長邊在根據 size 調整大小後大於 max_size，則 size 將被覆蓋，以便較長邊等於 max_size。結果是，較短邊可能比 size 短。這僅在 size 是一個整數（或在 torchscript 模式下長度為 1 的序列）時受支援。
antialias (bool, optional) –
是否應用抗鋸齒。它僅影響雙線性或雙三次模式下的張量，否則將被忽略：在 PIL 影像上，雙線性或雙三次模式始終應用抗鋸齒；在其他模式下（對於 PIL 影像和張量），抗鋸齒沒有意義，此引數將被忽略。可能的值為
- True (預設)：將對雙線性或雙三次模式應用抗鋸齒。其他模式不受影響。這可能是您想要使用的。
- False：將不對任何模式下的張量應用抗鋸齒。PIL 影像在雙線性或雙三次模式下仍然進行抗鋸齒處理，因為 PIL 不支援無抗鋸齒。
- None：對於張量相當於 False，對於 PIL 影像相當於 True。此值存在是為了相容性，除非您真的知道自己在做什麼，否則可能不希望使用它。
預設值在 v0.17 中從 None 更改為 True，以使 PIL 和 Tensor 後端保持一致。

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