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

torchvision.transforms.Resize

torchvision.transforms.Resize(
    size: Optional[Union[int, List[int], Tuple[int, ...]]],
    interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.BILINEAR,
    max_size: Optional[int] = None,
    antialias: Optional[bool] = True
)

paddle.vision.transforms.Resize

paddle.vision.transforms.Resize(
    size: Union[int, List[int], Tuple[int, ...]],
    interpolation: Union[str, int] = 'bilinear',
    keys: Optional[Union[List[str], Tuple[str, ...]]] = None
)

两者功能一致，但输入参数类型不一致。

参数映射

torchvision PaddlePaddle 备注
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。
- keys 输入的类型，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。

转写示例

interpolation：插值的方法

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

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