reshape和resize的区别

最新推荐文章于 2024-05-02 09:54:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/swiftshunfeng/article/details/100303662
本文探讨了深度学习中常见的图像处理方法，重点介绍了reshape和resize的区别。reshape仅改变矩阵的形状而不增减数据，resize则从根本上改变图片大小，影响数据内容。了解这些技巧对于优化模型输入至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

reshape：只是在逻辑上改变矩阵的行列数或者通道数，也不会增减任何数据，在深度学习中我们经常用到

resize：用来改变图片大小的，从本质上改变图片，会改变图片的数据内容

pytorch学习笔记五：pytorch中reshape、view以及resize_之间的区别
耐心的小黑的博客
04-08 3万+
这里以torch.Tensor下的reshape，view，resize_来举例 一、先来说一说reshape和view之间的区别 相同点：都是可以改变tensor的形状 不同点： .view()方法只能改变连续的(contiguous)张量，否则需要先调用.contiguous()方法，而.reshape()方法不受此限制；如果对 tensor 调用过 transpose, permute等...
浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
09-16
主要介绍了浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别介绍，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
resize与reshape的区别
starlight1231的博客
03-01 4601
区别一： resize无返回值（返回值为None），会改变原数组。 reshape 有返回值，返回值是被reshape后的数组，不会改变原数组。 区别二： resize 可以放大或者缩小原数组的形状：放大时，会用0补全剩余元素；缩小时，直接丢弃多余元素。 reshape要求reshape前后元素个数相同，否则会报错，无法运行。 参考： numpy reshape和resize的区别（一清二楚）_step_a的博客-优快云博客_reshape和resize的区别 ...
python/numpy辨析--reshape和resize的区别？有哪些函数可以改变数组的形状？
小坏蛋的博客
03-01 4181
python/numpy辨析--reshape和resize的区别？有哪些函数可以改变数组的形状？
几行代码看懂reshape和resize的区别
weixin_44102198的博客
05-14 8250
reshape和resize 都可以改变数组的形状，但是reshape不改变原有数组的数据，resize可以改变原数组的数据 1.reshape 和 resize 达到相同的效果： 2.当我们把reshape的2行4列变成2行3列时: 3. 当我们把resize 的 2行4列变成2行3列时: 总结，卷积神经网络的输入可以是图片，也可以是数组，但是有一个共同的特点，输入都要保持相同形状，所以这...
Opencv学习之：reshape和 resize 的区别
qq_42902997的博客
09-01 8912
文章目录区别reshaperesize 区别 reshape import cv2 img = cv2.imread('09.jpg') s = img.shape print(s) n_rows = s[0] # 图片行数 n_cols = s[1] # 图片列数 n_channels = s[2] # 图片的通道数 res = img.reshape([250,3000 ]) # 将图片中原有的所有像素值 reshape 成 250 * 3000 的图 cv2.imshow('res
numpy的reshape和resize区别
06-01
numpy中的reshape()和...因此，reshape()和resize()的主要区别在于它们是否改变原始数组的数据。如果希望保留原始数组的数据，可以使用reshape()函数；如果希望直接修改原始数组的形状和数据，可以使用resize()函数。
numpy中reshape和resize
09-09
numpy中的reshape和resize函数都可以用于改变数组的形状，但它们在操作时有一些不同之处。 reshape函数是numpy中最常用的函数之一，它可以将一个数组重新组织成指定形状的新数组，而不改变原始数组的数据。例如，...
pytorch中的reshape和resize的区别
03-11
PyTorch中的reshape和resize都是用于改变张量形状的函数，但它们的实现方式不同。reshape函数可以改变张量的形状，但是不能改变张量的元素数量。而resize函数可以改变张量的形状和元素数量，但是会改变张量的内容。...
numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)
12-20
本篇文章将详细介绍numpy库中用于多维数组维度变换的几个关键方法：reshape、resize、swapaxes以及flatten。 1. **reshape(shape)**: - `reshape`方法允许我们将一个ndarray对象转换为具有指定`shape`的新数组，而...
np.resize 和 np.reshape 的区别
qq_37691909的博客
12-02 2448
二者都是改变输入的形状，但是区别是： reshape只能改变形状，不能改变原始输入包含的元素个数 resize可以改变尺寸。 具体看下面的例子： import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,6]] b1 = np.reshape...
cv2 resize 与reshape的区别
画鸡蛋的不止达芬奇
08-16 3938
cv2 resize与reshape的区别
numpy reshape和resize的区别（一清二楚）
step_a的博客
01-08 4745
区别一： resize无返回值（返回值为None），会改变原数组。 reshape 有返回值，是一个reshape后的数组，不会改变原数组。 import numpy as np A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print("A:\n", A) A_resize = A.resize((2, 3)) print("A_resize:\n", A_resize) print("A(after resize):\n", A) print('-'*10) B .
numpy学习:reshape和resize
qq_43270687的博客
06-20 2785
.reshape 与 .resize reshape：有返回值，所谓有返回值，即不对原始多维数组进行修改； resize：无返回值，所谓有返回值，即会对原始多维数组进行修改；
python ，numpy 模块中 resize 和 reshape的区别
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qq_24193303的博客
07-09 3万+
       在numpy模块中，我们经常会使用resize 和 reshape,在具体使用中，通常是使用resize改变数组的尺寸大小，使用reshape用来增加数组的维度。1.resize之前看到别人的博客说，resize没有返回值，其实这取决于你如何使用resize,resize有两种使用方式，一种是没有返回值的，直接对原始的数据进行修改，还有一种用法是有返回值的，所以不会修改原有的数组值。...
Python中的shape和resize函数的区别
qq_46111316的博客
08-01 573
Python中的shape和resize函数的区别 在我们的习惯中，表示一个图像的尺寸，我们习惯上会说图像的“宽×高”，即先说横坐标，再说纵坐标。但是在计算中，对于图像的保存，都是按照矩阵形式来存储的，即先行后列。对于一张 宽×高×颜色通道 = 450×256×3 的图片，在保存时会保存在一个 256×480×3 的三维张量中，即高×宽×颜色通道。 下面介绍一下 OpenCV 中关于图像尺寸的两个函数： shape() 返回值：高×宽×颜色通道 resize(img, (dimension[0], d
numpy 模块中 resize 和 reshape的区别
THMAIL的博客
09-14 677
在numpy模块中，我们经常会使用resize 和 reshape,在具体使用中，通常是使用resize改变数组的尺寸大小，使用reshape用来增加数组的维度。 1.resize 之前看到别人的博客说，resize没有返回值，其实这取决于你如何使用resize,resize有两种使用方式，一种是没有返回值的，直接对原始的数据进行修改，还有一种用法是有返回值的，所以不会修改原有的数组值。 1.1有返回值，不对原始数据进行修改 import numpy as np X=np.array([[1,2,3,4],
Pytorch中的resize和reshape
qq_44722189的博客
12-06 4279
如果可能，返回的张量将是输入的视图，也就是说原本的tensor并没有被改变，如果想要改变那么就将改变的tensor赋值给原本的就行，即：tensor_temp = torch.reshape(tensor_temp, xxx)）。个人理解是给数组一个新的形状，数据和元素数量及顺序不变，按照形状截断、重新拼起来成为一个张量，可以使用reshape用来增加数组的维度。要注意的一点是PILImage对象size属性返回的是w, h，而resize的参数顺序是h, w。读取的图片，这两种方法得到的是。
数据处理学习笔记9
最新发布
drarad的博客
05-02 433
Reshape”保持原始数组中的元素数量不变，仅改变数组的维度或形状，如果新的形状导致元素数量与原始形状不同，则会抛出错误，它主要用于调整数组的外观或布局，而不改变元素的resize 无返回值（返回值为None），会改变原数组。“Resize”通常会改变数组的元素数量，在放大数组形状时会用0补全新增的元素，而在缩小数组形状时会丢弃多余的元素，它通常用于改变数组的尺寸，即数组中元素的总数可能会发生变化。重新设置我们的索引，这样原先的索引就从0,1,2,3变为了a,b,c,d，更有一定的语义。
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