Upsample(scale_factor=0.5, mode=mode, align_corners=True) self.conv1x1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels * 2, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.conv1x1(self.downsample(x)) return x class InterpolationUSM(nn.Module): def __init__(self, in_channels, mode='bilinear...
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size(intorTuple[int] orTuple[int,int] orTuple[int,int,int],optional) – 根据不同的输入类型制定的输出大小 scale_factor(floatorTuple[float] orTuple[float,float] orTuple[float,float,float],optional) – 指定输出为输入的多少倍数。如果输入为tuple,其也要制定为tuple类型 mode(str,optional) – 可...
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,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width...
nn.Upsample(scale_factor=stride,mode="nearest") 来看下 nn.Upsample 转出来的 onnx 结构: 这样是不是看起来很简洁了,nice~ onnx 作为一个模型转换的中间结构形式,往往喜欢把算子拆成细粒度更加小的算子组合,因为这样能够通过细算子的组合形成更加多的大算子,也可以解决大算子不支持的问题。onnx 的这种特性跟...
scale_factor:用于缩放的比例因子。 mode:插值方法,例如'nearest'(最近邻插值)和'bilinear'(双线性插值)。 align_corners:为True时表示在插值时是否对齐角点。 二、Upsample的训练参数 首先需要明确的是,torch.nn.Upsample并没有可训练的参数。它只是一个张量操作,其功能在于根据指定的插值模式对输入进行上采样。因此...
然而,有时可能会遇到 AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor' 这样的错误。这个错误提示表明你正在尝试访问 Upsample 对象的 recompute_scale_factor 属性,但该对象并没有这个属性。原因分析: 版本问题:首先,要确认你使用的库或框架的版本是否支持 recompute_scale_factor 属性...
修改PyTorch版本:降级到支持recompute_scale_factor参数的PyTorch版本(如1.10以下)。 修改代码:如果你不想或不能更改PyTorch版本,你可以通过修改Upsample类的forward方法来实现相同的功能,而不使用recompute_scale_factor参数。 5. 根据分析结果,给出解决方案或建议 方案一:降级PyTorch版本 如果你确定需要recompute_scale_...
nn.Upsample(scale_factor=stride, mode="nearest") 来看下 nn.Upsample 转出来的 onnx 结构: 这样是不是看起来很简洁了,nice~ onnx 作为一个模型转换的中间结构形式,往往喜欢把算子拆成细粒度更加小的算子组合,因为这样能够通过细算子的组合形成更加多的大算子,也可以解决大算子不支持的问题。onnx 的这种特性...
nn.upsample(input, scale_factor, align_corners) 其中,input是输入图像张量,scale_factor是一个包含三个元素的元组,表示上采样的因子,align_cornars是可选参数,用于指定是否对齐像素点。 nn.upsample()函数的工作原理是通过神经网络模型来实现上采样功能。它接受一个低分辨率的图像输入,通过神经网络模型进行上采样,...