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.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...
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...
()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...
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.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)[source] Down/up samples the input to either the given size or the given scale_factor The algorithm used for interpolation is determined by mode. Currently temporal, spatial and volumetric sa...
CLASS torch.nn.UpsamplingBilinear2d(size=None, scale_factor=None) 专门用于2D数据的双线性插值算法,参数等跟上面的差不多,省略 形状: 注意:最好还是使用nn.functional.interpolate(...,mode='bilinear',align_corners=True) 举例: m = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2) ...
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...
pytorch中的上采样函数,用法: import torch.nn.functional as F F.interpolate(x, scale_factoir=2, mode='nearest')需要进一步了解可以查看pytorch官方文档,或者下面这篇博客: torch.nn.functional.i…
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...