插值模式:nn.functional.interpolate函数支持多种插值模式,用于确定如何在缩放过程中对图像进行插值。常见的插值模式包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。 Align_corners参数:该参数用于控制插值过程中是否对角线像素进行对齐。当align_corners为True时,插值过程中会将输入和输出的四个角对齐;当align_corners为False...
align_corners 直接影响torch.nn.functional.grid_sample具体的采样结果,需充分了解。但PyTorch官方文档过于简略,看不懂,故将自己探索的心得分享给大家。从一段简单的示例代码开始: import torch import torch…
pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nn.functionalasF# 创建一个4维输入张量input_tensor=torch.randn(1,3,64,64)# 使用双线性插值将输入张量上采样为目标尺寸(128, 128)output=F.interpolate(input_tensor,size=(128,128),mode='bilinear')# 使用最近邻插值将输入张量下采样为目标尺寸(32, 32)output=F.int...
torch.nn.functional.upsample(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) torch.nn.functional.upsample_nearest(input, size=None, scale_factor=None) torch.nn.functional.upsample_bilinear(input, size=None, scale_factor=None) 因为这些现在都建议使用上面的interpolate方法实现...
torch::nn::functional::interpolate 是PyTorch C++ API 中的一个函数,用于对输入张量进行上采样或下采样操作。下面我将按照你的要求,分点进行解答: 1. 解释 torch::nn::functional::interpolate 函数的用途 torch::nn::functional::interpolate 函数的主要用途是对输入张量进行上采样或下采样操作,即改变张量的空间...
recompute_scale_factor=None, bool antialias=False) -> Tensor: Expected a value of type 'Optional[int]' for argument 'size' but instead found type 'Tuple[number, number]'. interpolate(Tensor input, int[]? size=None, float? scale_factor=None, str mode="nearest", bool? align_corners=Non...
()torch.nn.functional.hardsigmoid()torch.nn.functional.hardswish()torch.nn.functional.hardtanh()torch.nn.functional.hardtanh_()torch.nn.functional.hinge_embedding_loss()torch.nn.functional.instance_norm()torch.nn.functional.interpolate()torch.nn.functional.kl_div()torch.nn.functional.l1_loss()Show...
interpolate upsample upsample_nearest upsample_bilinear grid_sample affine_grid DataParallel functions (multi-GPU, distributed) data_parallel Convolution functions conv1d torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)→ Tensor Applies a 1D convolution...
torch.nn.functional.interpolate()函数详解 通常可以使用pytorch中的torch.nn.functional.interpolate()实现插值和上采样。上采样,在深度学习框架中,可以简单理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。 input(Tensor):输入张量 size(int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]):输出...
importtorchinp_args=[torch.nn.Parameter(torch.randn([23,1,1,1,1],dtype=torch.float32),requires_grad=True) ]deffn():getitem=inp_args[0]interpolate=torch.nn.functional.interpolate(getitem,size=[1,1,1],scale_factor=None,mode='trilinear',align_corners=None,recompute_scale_factor=None,antial...