torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D,如向量数据), spatial(2D,如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D,如点云数据)类型...
但是有时align_corners = False时左上角元素也会相等,官网上给的例子就不太能说明两者的不同(也没有试出不同的例子,大家理解这个概念就行了) 如果您想下采样/常规调整大小,您应该使用interpolate()方法,这里的上采样方法已经不推荐使用了。 举例: import torchfromtorch import nn input= torch.arange(1,5, d...
但是有时align_corners = False时左上角元素也会相等,官网上给的例子就不太能说明两者的不同(也没有试出不同的例子,大家理解这个概念就行了) 如果您想下采样/常规调整大小,您应该使用interpolate()方法,这里的上采样方法已经不推荐使用了。 举例: import torch from torch import nn input = torch.arange(1, ...
Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向... 如果您想下采样/常规调整大小,您应该使用interpolate()方法,这里的上采样方法已经不推荐使用了。 Upsample CLASStorch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=...
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如果您想下采样/常规调整大小,您应该使用interpolate()方法,这里的上采样方法已经不推荐使用了。 举例: 代码语言:javascript 复制 importtorch from torchimportnn input=torch.arange(1,5,dtype=torch.float32).view(1,1,2,2)input 返回: 代码语言:javascript ...
torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输⼊进⾏下/上采样 使⽤的插值算法取决于参数mode的设置 ⽀持⽬前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D, 如...
Since then, the default behavior has been changed to align_corners = False, in order to bring it in line with the default for interpolate(). Warning When align_corners = True, 2D affine transforms on 1D data and 3D affine transforms on 2D data (that is, when one of the spatial ...
interpolate(logits, size=size, mode='bilinear', align_corners=True) probs = torch.softmax(logits, dim=1) preds = torch.argmax(probs, dim=1) keep = label != self.ignore_label hist += torch.bincount( label[keep] * n_classes + preds[keep], minlength=n_classes ** 2 ).view(n_...
torch.nn.functional.interpolate Unsupported. 94 torch.nn.functional.upsample Unsupported. 95 torch.nn.functional.upsample_nearest Unsupported. 96 torch.nn.functional.upsample_bilinear Supported 97 torch.nn.functional.grid_sample Supported 98 torch.nn.functional.affine_grid ...