如何调整 PyTorch 张量的大小？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何调整 PyTorch 张量的大小？

【英文标题】：How to resize a PyTorch tensor?

【发布时间】：2020-02-28 18:45:17

【问题描述】：

我有一个大小为 (5, 1, 44, 44)（批次、通道、高度、宽度）的 PyTorch 张量，我想将其“调整大小”为 (5, 1, 224, 224)

我该怎么做？我应该使用哪些功能？

【问题讨论】：

你想如何调整它的大小？通过用0s 填充？通过放大图像？

【参考方案1】：

您似乎正在寻找interpolate（nn.functional 中的一个函数）：

import torch.nn.functional as nnf

x = torch.rand(5, 1, 44, 44)
out = nnf.interpolate(x, size=(224, 224), mode='bicubic', align_corners=False)

如果你真的关心插值的准确性，你应该看看ResizeRight：一个 pytorch/numpy 包，它可以在调整图像大小时准确处理各种“边缘情况”。这在直接合并不同尺度的特征时会起作用：不准确的插值可能会导致错位。

【讨论】：

关于双三次插值的警告是，结果的范围可能比输入的范围更宽。如果这比你可以使用双线性更重要

【参考方案2】：

TorchVision transforms.functional.resize() 功能正是您要找的：

import torchvision.transforms.functional as F

t = torch.randn([5, 1, 44, 44])
t_resized = F.resize(t, 224)

如果您希望使用双线性以外的其他插值模式，可以使用 interpolation 参数指定。