[paddle 参数更多]torchvision.transforms.RandomCrop

torchvision.transforms.RandomCrop

torchvision.transforms.RandomCrop(
    size: Union[int, List[int], Tuple[int, ...]],
    padding: Optional[Union[int, List[int], Tuple[int, ...]]] = None,
    pad_if_needed: bool = False,
    fill: Union[float, Tuple[float, ...]] = 0,
    padding_mode: str = 'constant'
)

paddle.vision.transforms.RandomCrop

paddle.vision.transforms.RandomCrop(
    size: Union[int, List[int], Tuple[int, ...]],
    padding: Optional[Union[int, List[int], Tuple[int, ...]]] = None,
    pad_if_needed: bool = False,
    fill: Union[float, Tuple[float, ...]] = 0,
    padding_mode: str = 'constant',
    keys: Optional[Union[List[str], Tuple[str, ...]]] = None
)

两者功能一致，但 Paddle 相比 torchvision 支持更多参数，具体如下：

参数映射

torchvision PaddlePaddle 备注
size size 裁剪后的图片大小。
padding padding 对图像四周外边进行填充。
pad_if_needed pad_if_needed 是否在裁剪前进行填充以满足大小要求。
fill fill 用于填充的像素值。
padding_mode padding_mode 填充模式。
- keys 输入的类型，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。