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。 如何解释结果的不同? 参数align_corners的意义 结论 align_corners 直接影响torch.nn.functional.grid_sample具体的
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None) 为了简单起见,以下讨论都是基于如下参数进行实验及讲解的: torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘border’, align_corners=True) 给定维度为(N,C,Hin...
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None) 简单来说,grid_sample提供一个input以及一个网格,然后根据grid中每个位置提供的坐标信息(input中pixel的坐标),将input中对应位置的像素值填充到grid指定的位置,得到最终的输出。 inp ()(N,C,H,W) ...
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros') 我用于image warp的图像恢复 outpuy_{x,y} 的像素值与input_{x0,y0} 的像素值一致, 矩阵索引通过grid矩阵保存。 grid_{x,y}=(x0,y0) In the ... 查看原文 关于pytorch grid_sample() torch.nn.functional....
grid = grid.unsqueeze(0) outp = F.grid_sample(inp, grid=torch.Tensor(grid), mode='bilinear', align_corners=False) # outp = F.grid_sample(inp, grid=grid, mode='bilinear', align_corners=False) print("outp", outp) # outp tensor([[[0.0000, 0.7500, 0.7500], #...
nn.functional.grid_sample(test,sample_one,mode='bilinear',padding_mode="zeros",align_corners=True) print(result_one ) #tensor([[[1.]]]) result_two= torch.nn.functional.grid_sample(test,sample_two ,mode='bilinear',padding_mode="zeros",align_corners=False) print(result_two) #tensor([[...
()torch.nn.functional.fold()torch.nn.functional.gelu()torch.nn.functional.glu()torch.nn.functional.grid_sample()torch.nn.functional.gumbel_softmax()torch.nn.functional.hardshrink()torch.nn.functional.hardsigmoid()torch.nn.functional.hardswish()torch.nn.functional.hardtanh()torch.nn.functional....
问通过具体实例了解torch.nn.functional.grid_sample opEN 运行在http://localhost:8082端口的前端服务...
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor source 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D卷积。 对于细节和输出形状,查看Conv3d 参数: input – 输入张量的形状 (minibatch xin_channels x iT x iH x iW) weight – 过滤器的形状 ...
根据dims 给定的维度顺序对张量进行维度换位。 torch.Tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 对dim0 和 dim1 两个维度换位。 torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None) → Tensor...