在 PyTorch 的 ansforms 模块中，可以使用 `Resize` 和 `Pad` 进行图像的调整大小和填充操作。
1. 调整大小（Resize）：
  `Resize` 可以将图像调整为指定的大小。以下是使用 `Resize` 进行调整大小的示例代码：
  ```python
  from torchvision import transforms
  transform = transforms.Compose([
      transforms.Resize((width, height))
  ])
  resized_image = transform(image)
  ```
  其中，`width` 和 `height` 是目标图像的宽度和高度，`image` 是要进行调整大小的原始图像。
2. 填充（Padding）：
  `Pad` 可以对图像进行填充操作，使其达到指定的大小。以下是使用 `Pad` 进行填充操作的示例代码：
  ```python
  from torchvision import transformsresized
  transform = transforms.Compose([
      transforms.Pad(padding=(left, top, right, bottom), fill=0)
  ])
  padded_image = transform(image)
  ```
  其中，`left`、`top`、`right` 和 `bottom` 分别表示左侧、顶部、右侧和底部的填充像素数，`fill` 是填充的颜值（默认为 0）。
需要注意的是，以上示例代码中的 `image` 是 `PIL.Image` 类型的图像，如果使用的是 PyTorch 的 Tensor 图像，需要先将其转换为 `PIL.Image` 类型再进行操作，最后再转换回 Tensor 格式。

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