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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

关于怎么在pytorch中使用Resize()函数就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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