Q：pytorch 的 torchvision 的 transforms.Resize 和 PIL 的 resize 有什么区别？
A：transforms.Resize 和 PIL.Image.resize 都能够用于调整图像大小，但它们的实现形式略有不同，次要体现在以下几个方面：
- 输出参数类型不同：transforms.Resize 承受的参数能够是整数、元组或列表，别离示意调整后的宽度和高度；而 PIL.Image.resize 承受的参数是一个元组或列表，别离示意调整后的尺寸。
- 解决形式不同：transforms.Resize 的解决形式是依据输出参数调整图像的长和宽，同时放弃宽高比例不变。如果只提供一个参数，则图像的长和宽会依据该参数进行缩放。如果提供两个参数，则图像的长和宽会被别离缩放到指定的大小。在缩放时，可能会进行插值操作，以取得更平滑的成果。
- PIL.Image.resize 的解决形式是依据输出参数间接调整图像的尺寸，不放弃宽高比例不变。如果新的尺寸与原始尺寸不同，会进行插值操作以适应新的尺寸。
- 输入类型不同：transforms.Resize 的输入是一个 PIL.Image 对象，能够应用 ToTensor 转换成 tensor，而 PIL.Image.resize 的输入是一个 PIL.Image 对象。
综上所述，transforms.Resize 更适宜在数据加强时应用，而 PIL.Image.resize 更适宜在对单张图像进行简略解决时应用。
Q：transforms.Resize 和 PIL 的 resize 的插值形式有区别吗？
A：是的，transforms.Resize 和 PIL 的 resize 的默认插值形式是不同的。
在 transforms.Resize 中，默认应用的是 PIL.Image.BILINEAR，即双线性插值。而在 PIL 的 resize 中，默认应用的是 PIL.Image.BICUBIC，即三次样条插值。
当然，transforms.Resize 也能够指定其余的插值形式，如 PIL.Image.NEAREST（最近邻插值）、PIL.Image.BICUBIC 等。同样地，也能够在 PIL 的 resize 中指定其余的插值形式。