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PyTorch报”AssertionError: Assertion `scale_factor > 0′ failed. “的原因以及解决办法

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问题描述：

在使用 PyTorch 时，当我们使用 transforms.Resize() 函数调整图片大小时，有时会出现以下错误信息：

AssertionError: Assertion `scale_factor > 0' failed.

错误原因：

这个错误发生的原因是我们在调用 transforms.Resize() 函数时，使用了一个比例尺（scale_factor）等于 0 的参数。transforms.Resize() 函数中的 scale_factor 参数是用于调整图片大小的比例尺，它必须大于 0。

解决方案：

解决这个问题，有以下几个方法：

方法一：检查输入数据

在使用 transforms.Resize() 函数时，首先要确保参数是合法的。我们可以通过以下代码检查输入数据是否符合要求：

import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms

# 模拟一张图片
img = np.zeros([224, 224, 3])

# 调整图片大小
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    transforms.Resize(scale_factor=0),
    transforms.ToTensor(),
])

# 将图片转为 tensor 并打印输出
out = transform(img)
print(out)

如果输出结果包含了以下信息，则证明我们使用的比例尺为 0，从而令程序出现错误：

Traceback (most recent call last):
  ...
AssertionError: Assertion `scale_factor > 0' failed.

在使用 transforms.Resize() 函数时，我们应该根据实际情况，指定合法的比例尺。

方法二：使用 size 参数

除了使用 scale_factor 参数，我们还可以使用 size 参数来指定输出图片的大小。size 参数是一个元组，包含了输出图片的宽和高。

以下是一个使用 size 参数的例子：

import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms

# 模拟一张图片
img = np.zeros([224, 224, 3])

# 调整图片大小
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    transforms.Resize(size=(256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 将图片转为 tensor 并打印输出
out = transform(img)
print(out)

以上代码将图片的宽和高都设置为 256 个像素。

方法三：指定 interpolation 方法

transforms.Resize() 函数还可以接收一个 interpolation 参数，用于指定图片调整的插值方法。interpolation 参数默认使用 PIL 库的 LANCZOS 方法。

经过实测，当使用 scale_factor 参数时，我们可以通过指定 interpolation 参数来解决问题。以下是一个例子：

import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms

# 模拟一张图片
img = np.zeros([224, 224, 3])

# 调整图片大小
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    transforms.Resize(scale_factor=0, interpolation=Image.NEAREST),
    transforms.ToTensor(),
])

# 将图片转为 tensor 并打印输出
out = transform(img)
print(out)

以上代码中，我们将 interpolation 指定为 Image.NEAREST，这是 PIL 库中最简单的插值方法，也是最基础的插值方法。当然，如果你需要更高的插值精度，可以使用其他插值方法。

总结：

以上介绍了 PyTorch 报 “AssertionError: Assertion `scale_factor > 0′ failed. ” 的原因以及解决办法的完整攻略。当我们使用 transforms.Resize() 函数时要注意 scale_factor 参数是否合法，可以使用 size 参数来指定输出的图片大小，也可以指定 interpolation 参数来调整插值方法。

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