今天我在使用torchvision.transforms.Resize()的时候发现，一般Resize中放的是size或者是(size,size)这样的二元数。

这两个里面，torchvision.transforms.Resize((size,size))，大家都很清楚，会将图像的h和w大小都变成size。

但是，第一种用法，torchvision.transforms.Resize(size)，我最开始的时候，就不知道，到底是只转换一个边长，还是转换两个边长，还是说转换一个边长，另一个边长等比例放缩。

经过自己测试，发现torchvision.transforms.Resize(size)是将最短边长变成size，长边进行比例缩放，也就是最短边为size，最长边大于size。

from PIL import Image
from torchvision import transforms

# 使用PIL库中的Image模块打开图像文件
img = Image.open('images/styles/starry_night.jpg')

# 打印原始图像的尺寸
print("原图尺寸：", img.size)

# 创建transforms.Resize对象，指定缩放大小为[256, 256]
resize = transforms.Resize(256)
# resize = transforms.Resize([256, 256])

# 使用resize对象对图像进行缩放
img2 = resize(img)

# 打印缩放后图像的尺寸
print("缩放后尺寸：", img2.size)

# 显示缩放后的图像
img2.show()

运行结果如下：

可以发现是短边进行size的调整，长边进行相应的缩放，最后导致图像进行等比例放缩。