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...
要调整参数以满足不同需求,可以修改 scale_factor 的值来改变放大的倍数,或者更改 mode 来使用不同的插值算法。例如,如果希望使用最近邻插值,可以将 mode 设置为 'nearest'。 f.interpolate 上采样后可能遇到的问题及解决方案 插值算法选择不当: 不同的插值算法适用于不同的场景。如果选择的算法不适合当前任务,可能...
在这篇文章中,我们将详细介绍f.interpolate函数的各个参数及其用法。 f.interpolate函数的常用参数如下: 1. method:用于指定插值的方法,有多种可选的方法,包括linear、time、index、values、pad、nearest、bfill、ffill等。其中linear表示线性插值,time表示时间序列插值,index表示索引插值,values表示数值插值,pad表示用前...
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\…
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)...
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., 0., 0.]]])VersionsPyTorch version: 2.5.0a0+gitc19005d Is debug build: False CUDA used to build ...
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_...
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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。
Scipy.interpolate 中的 interp1d 类是一种基于固定数据点创建函数的方法,可以使用函数插值在给定数据定义的域内的任何位置对其进行计算。注意 interp1d 是内插法,不能外推运算(外插值)。 该类定义调用,允许使用 x 轴值调用对象,此时应计算插值函数,并返回插值的 y 轴值。具体地说,interp1d 类生成已知数据点集...