interpolate(in_cpu, size=(osize, ), recompute_scale_factor=False, mode="nearest-exact") out_mps = F.interpolate(in_mps, size=(osize, ), recompute_scale_factor=False, mode="nearest-exact") out_cpu - out_mps.cpu() # tensor([[[0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.,...
F.interpolate()接受三个参数: 1.input:输入张量 2.size:目标大小或目标缩放因子。可以是具有形状(H, W)的元组,或具有形状(D, H, W)的元组。如果只提供了一个数字,则认为它是目标大小,并保持宽高比。 3.mode:插值模式。可以是'nearest'、'linear'、'bilinear'、'bicubic'、'trilinear'或'area'中的任何一...
F.interpolate---采样操作 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.interpolate.html torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None, antialias=False) chatgpt回答 what does this mean in monod...
F.interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None)功能:利用插值方法,对输入的张量数组进行上\…
mode:这是另一个参数,指定了应如何处理输入的张量,可以是’bilinear’、’nearest’、’area’等。 F.interpolate函数在很多场景下都非常有用,比如在不同尺寸之间转换模型输入或在训练过程中改变图像的大小。该函数能够有效地对数据进行插值,使模型能够更好地适应不同尺寸的数据。此外,F.interpolate函数还具有以下优点...
F.interpolate: 这是进行上采样的函数。 scale_factor=2: 将输入张量的每个空间维度放大两倍。 mode='bilinear': 使用双线性插值算法进行上采样。 align_corners=False: 输入和输出张量的角点不对齐。 upsampled_tensor: 上采样后的张量,其形状为 [1, 3, 128, 128],即高度和宽度都被放大了两倍。要...
img=torch.randint(0,255,(3,2,2))# 默认为torch.int64类型img=img.type(torch.float32)# 使用F.interpolate函数前需要将img转成float32类型img=img.unsqueeze(0)# 需要将三维图片(C, H, W)变为四维(N, C, H, W),必须有批量Nimg_=F.interpolate(img,size=(4,4),mode='nearest')# size是img_...
F.interpolate——数组采样操作 torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None) 功能:利用插值方法,对输入的张量数组进行上\下采样操作,换句话说就是科学合理地改变数组的尺寸大小,尽量保持数据完整。
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interpolate(self.gelu(self.linear_1(x_s * self.alpha + x_v * self.belt)), size=(h, w), mode='nearest') y_d = self.lde(y) return self.linear_2(x_l + y_d) if __name__ == '__main__': input = torch.randn(3, 36, 64, 64) # 输入b c h w block = SMFA(dim=36...