[输入参数类型不一致]torchvision.transforms.functional.resize

torchvision.transforms.functional.resize

torchvision.transforms.functional.resize(img: Tensor, size: Optional[Union[int, Sequence[int]]],
                             interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.BILINEAR,
                             max_size: Optional[int] = None,
                             antialias: Optional[bool] = True)

paddle.vision.transforms.resize

paddle.vision.transforms.resize(
    img: Union[np.ndarray, paddle.Tensor, PIL.Image.Image],
    size: Union[int, List[int], Tuple[int, ...]],
    interpolation: Union[str, int] = 'bilinear',
)

两者功能一致，但输入参数类型不一致。

参数映射

torchvision PaddlePaddle 备注
img img 输入数据。
size size 输出图像大小。
interpolation interpolation 插值的方法，两者类型不一致，PyTorch 为 InterpolationMode 枚举类, Paddle 为 int 或 string，需要转写。
max_size - 允许的最长边的最大值，Paddle 无此参数，暂无转写方式。
antialias - 是否应用抗锯齿处理，Paddle 无此参数，暂无转写方式。

转写示例

interpolation：插值的方法

# PyTorch 写法
resized_img = torchvision.transforms.functional.resize(img, size=(224, 224), interpolation=torchvision.transforms.InterpolationMode.BILINEAR)

# Paddle 写法
resized_img = paddle.vision.transforms.resize(img=img, size=(224, 224), interpolation='bilinear')