transforms.RandomResizedCrop((28, 28)) 改变了图像的尺寸

来源：6-5 PyTorch自定义数据加载-加载Cifar10数据

Amberzy

2020-08-19

在训练集中transforms.RandomResizedCrop((28, 28)) 改变了图像的尺寸，但是测试集中的数据没有进行这一操作，对于神经网络来说两次输入数据的尺寸不一样，还能正常训练吗？

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1回答

会写代码的好厨师

2020-08-25

已采纳

尺寸不同需要看模型本身是否对尺寸敏感。

比如：如果网络中有FC层，要重点关注FC层的输入尺寸是否一致。如果FC层尺寸一致，就可以训练和推理计算。

变长尺寸的推理计算还是很常见的。

Amberzy

非常感谢！

2020-08-26

共1条回复

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