使用mode=‘linear’; 注意输入张量需要为3维,然后插值仅作用于最后一维 importtorch fromtorch.nnimportfunctionalasF x=torch.randint(1,10, (3,2,2)).type(torch.float) print(x) x=F.interpolate(x,size=4,mode='linear')#, scale_factor=(2) print(x,x.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 样...
y = F.interpolate(x, size=(4, 4, 4), mode='nearest') 在这个例子中,我们首先创建了一个4x4的二维张量,然后将它的形状改变为2x2x4的三维张量。最后,我们使用F.interpolate()将其缩放到4x4x4的三维张量中。这里使用了最近邻插值模式,因此输出张量中的每个元素都等于输入张量最近的元素。©...
interpolate(x, scale_factor=8, mode='bilinear', align_corners=False) torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None): Down/up samples the input to either the given size or the given scale_factorThe algorithm used for interpolation ...
- mode (string): 上采样算法:nearest, linear, bilinear, trilinear, area. 默认为 nearest.- align_corners (bool, optional): 如果 align_corners=True，则对齐 input 和 output 的⾓点像素(corner pixels)，保持在⾓点像素的值. 只会对 mode=linear, bilinear 和 trilinear 有作⽤. 默认是 False. ...
mode(str):上采样的模式,包含'nearest'|'linear'|'bilinear'|'bicubic'|'trilinear'|'area'。 默认是'nearest'。 align_corners(bool):在几何上,我们将输入和输出的像素视为正方形而不是点。 如果设置为True,则输入和输出张量按其角像素的中心点对齐,保留角像素处的值。 如果设置为False,则输入和输出张量按...
- mode (string): 上采样算法:nearest, linear, bilinear, trilinear, area. 默认为 nearest. - align_corners (bool, optional): 如果 align_corners=True,则对齐 input 和 output 的角点像素(corner pixels),保持在角点像素的值. 只会对 mode=linear, bilinear 和 trilinear 有作用. 默认是 False. ...
[float]): spatial 尺寸的缩放因子. - mode (string): 上采样算法:nearest, linear, bilinear, trilinear, area. 默认为 nearest. - align_corners (bool, optional): 如果 align_corners=True,则对齐 input 和 output 的角点像素(corner pixels),保持在角点像素的值. 只会对 mode=linear, bilinear 和 ...
PyTorch中的torch.nn.functional.interpolate函数用于对输入张量进行上采样或下采样。函数接受的参数有目标尺寸size或尺度因子scale_factor，并根据指定的mode参数选择插值算法。此函数支持3D、4D、5D的张量输入，其维度解释为：批量大小 x 通道数 x [可选深度] x [可选高度] x 宽度。插值算法包括：最近...
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.,...
torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode=‘nearest’, align_corners=None) 函数的参数如下: input (Tensor) – the input tensor size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]) – output spatial size. ...