8. Transforms的使用(三)-- Resize

Transforms的使用（三）

1. 为什么要使用Resize

• 在模型的训练过程中往往需要图片数据的维度相同，才能适应深度学习模型中的相关神经网络结构，这时候就需要使用Resize保证所有的图片保持相同的尺寸

2. 使用Resize调整图片的尺寸

• 在pytorch2.3的版本上，Resize()支持对Tensor类的数据进行尺寸变化。对于尺寸参数可以通过[长, 宽]来设置

  

• 创建Resize实例，设置尺寸大小，并将Tensor数据进行尺寸变换

  from torchvision import transforms
  img_tensor = transforms.ToTensor()(img)trans_resize = transforms.Resize([512, 512])
  img_resize = trans_resize(img_tensor)
  print(img.size)  # (500, 450)
  print(img_resize.shape) # torch.Size([3, 512, 512])
  

• 使用summarywrite进行查看