诸神缄默不语-个人CSDN博文目录
这个警告信息是我在直接调用已经封装好的视觉模型时出现的，位置是：
D:\anaconda3\envs\venv_path\Lib\site-packages\torchvision\transforms\functional.py:1603
警告信息全文是：
UserWarning: The default value of the antialias parameter of all the resizing transforms (Resize(), RandomResizedCrop(), etc.) will change from None to True in v0.17, in order to be consistent across the PIL and Tensor backends. To suppress this warning, directly pass antialias=True (recommended, future default), antialias=None (current default, which means False for Tensors and True for PIL), or antialias=False (only works on Tensors - PIL will still use antialiasing). This also applies if you are using the inference transforms from the models weights: update the call to weights.transforms(antialias=True).
这个警告信息是因为在即将发布的v0.17版本中，torchvision库计划更改所有调整大小变换（如Resize()、RandomResizedCrop()等）的antialias参数的默认值。在当前版本中，antialias参数的默认值为None，这意味着对于张量（Tensor）后端，它将被解释为False，而对于PIL（Python Imaging Library）后端，它将被解释为True。为了在未来的版本中保持一致性，torchvision计划将默认值更改为True。
即使我没有直接在我的代码中使用antialias参数，只要我使用了torchvision库中的调整大小变换，这个警告信息也会出现，因为这些变换函数内部使用了antialias参数。
要消除这个警告，有几个选项：
- 推荐的方法：直接在你的变换函数调用中传递
antialias=True。这是推荐的做法，因为它符合未来的默认行为。
transform = torchvision.transforms.Resize(size=(256, 256), antialias=True)
- 保持当前行为：如果你想保持当前的行为（即对于张量使用
False，对于PIL使用True），你可以传递antialias=None。
transform = torchvision.transforms.Resize(size=(256, 256), antialias=None)
- 禁用抗锯齿：如果你确定你想在张量后端禁用抗锯齿，你可以传递
antialias=False。但请注意，这不会影响PIL后端，它仍然会使用抗锯齿。
transform = torchvision.transforms.Resize(size=(256, 256), antialias=False)
选择哪种方法取决于你的具体需求和你希望如何处理未来的默认值更改。如果你想确保代码在未来版本的torchvision中继续正常工作，推荐使用第一种方法。
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