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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]¶

將輸入圖像調整為給定的大小。如果圖像為 torch Tensor，則預期具有 […, H, W] 形狀，其中 … 表示任意數量的 leading 維度

參數:

img (PIL Image 或 Tensor) – 要調整大小的圖像。
size (sequence 或 int) –
期望的輸出尺寸。如果 size 是一個序列，例如 (h, w)，輸出尺寸將會符合這個序列。如果 size 是一個整數，影像較短的邊將會符合這個數字，同時保持長寬比。也就是說，如果 height > width，影像將會被縮放到 \(\left(\text{size} \times \frac{\text{height}}{\text{width}}, \text{size}\right)\)。

注意

在 torchscript 模式下，不支援使用單一整數作為 size，請使用長度為 1 的序列：[size, ]。
interpolation (InterpolationMode) – 期望的插值列舉，由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義。預設值為 InterpolationMode.BILINEAR。如果輸入是 Tensor，則僅支援 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。對應的 Pillow 整數常數，例如 PIL.Image.BILINEAR 也被接受。
max_size (int, optional) – 調整大小後的影像較長邊所允許的最大值。如果影像的較長邊在根據 size 調整大小後大於 max_size，則會覆蓋 size，使較長邊等於 max_size。因此，較短的邊可能會短於 size。僅當 size 是一個整數（或在 torchscript 模式下長度為 1 的序列）時，才支援此功能。
antialias (bool, optional) –
是否應用抗鋸齒。它僅影響具有雙線性或雙三次模式的 tensors，否則將被忽略：在 PIL 影像上，抗鋸齒始終應用於雙線性或雙三次模式；在其他模式（對於 PIL 影像和 tensors）上，抗鋸齒沒有意義，並且此參數將被忽略。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。這可能正是您想要使用的。
- False：不會對任何模式下的 tensors 應用抗鋸齒。PIL 影像仍然在雙線性或雙三次模式下進行抗鋸齒處理，因為 PIL 不支援無抗鋸齒。
- None：等同於 tensors 的 False 和 PIL 影像的 True。此值因歷史原因而存在，除非您真正知道自己在做什麼，否則可能不想使用它。
為了使 PIL 和 Tensor 後端保持一致，預設值已從 v0.17 中的 None 變更為 True。

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