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.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)source对由几个输入平面组成的输入进行1D最大池化。 有关详细信息和输出形状,参考MaxPool1dtorch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ...
最近在做关于sample类的工作,用到了torch里面的affine grid 以及 gird sample 这两个API,单纯的图像上的STN可以使用这两个函数快速实现,但我这里需要用到三维的结构,根据torch的文档 可以发现 torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None) 其中gri...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Add constant padding mode to the `torch.nn.functional.grid_sample` function · pytorch/pytorch@ac5fa26
import torch.nn.functional as F 所以,torch.nn.functional.pad一般使用F.pad来代替 参数列表 第一个参数为Tensor 第二个参数为一个Tuple,它表示分别对前,后做多少位的padding操作 第三个参数位mode,mode一般有'constant’(default) 'reflect’ 'reflect’...
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...
gpu_id=flow.get_device())flow=torch.cat([flow[:,0:1,:,:]/((w-1.0)/2.0),flow[:,1:2,:,:]/((h-1.0)/2.0)],dim=1)final_grid=(grid+flow).permute(0,2,3,1).cuda(image.get_device())output=torch.nn.functional.grid_sample(image,final_grid,mode='bilinear',padding_mode='border...
torch.nn.functional.grid_sample(x, grid, mode='bilinear', padding_mode='border', align_corners=False) # Scale dynamic range from [0,255] to [0,1]. x /= 255 # Normalize according to training data statistics. x = x - self.img_mean; x = x / self.img_std # HANGS/CRASHES #x ...
本篇使用 torchviz 软件包实现 PyTorch 计算图的可视化,做个记录,但个人感觉可视化的作用不是很大,大致的计算图结构其实通过代码都可以直接看出来,而且可能代码会更清楚些。 软件包安装(GitHub 网址为:https://github.com/szagoruyko/pytorchviz): pip install torchviz ...