nn.Upsample

nn.Upsample是PyTorch中的一个上采样操作，用于将输入张量的尺寸放大到指定大小。它可以通过多种插值算法实现，如最近邻插值、双线性插值、三次样条插值等。nn.Upsample的主要参数包括：

- size：指定输出张量的尺寸，可以是int、Tuple[int]或List[int]类型。
- scale_factor：指定输出张量相对于输入张量的缩放比例，可以是float、Tuple[float]或List[float]类型。
- mode：指定插值算法，可以是nearest、linear、bilinear、bicubic或trilinear。
- align_corners：指定是否对齐角点像素。

使用nn.Upsample时，可以直接作为nn.Module的一部分使用，也可以通过nn.functional.interpolate函数调用。例如，以下代码将使用最近邻插值将输入张量大小上采样两倍：

import torch.nn as nn

upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
output = upsample(input_tensor)

或者使用函数式调用：

import torch.nn.functional as F

output = F.interpolate(input_tensor, scale_factor=2, mode='nearest')

相关问题

nn.Upsample的用法

在PyTorch中，nn.Upsample是一个用于上采样（上级别）输入张量的操作。它可以通过插值方法将低分辨率图像或特征图放大到更高分辨率，从而使得图像或特征图的细节更加清晰。

使用nn.Upsample的一般语法如下：

upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
output = upsample(input_tensor)

其中，scale_factor是指定上采样因子，mode是指定插值方法，可以取nearest、bilinear、bicubic或trilinear等方法。

值得注意的是，在PyTorch 1.3及以上版本中，nn.Upsample被废弃，建议使用nn.functional.interpolate代替。使用nn.functional.interpolate的语法如下：

output = nn.functional.interpolate(input_tensor, scale_factor=2, mode='nearest')

其中，input_tensor是输入张量，scale_factor和mode的含义与nn.Upsample相同。

nn.Upsample(2)

nn.Upsample(2)是一个用于上采样的函数。根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，nn.Upsample是一个用于2D数据的函数，它可以通过指定size或scale_factor来进行上采样操作。在代码示例中，引用\[3\]展示了如何使用nn.Upsample进行上采样操作。在这个示例中，输入input是一个大小为(1, 1, 2, 2)的张量，通过nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')进行上采样后，输出的张量变为了大小为(1, 1, 4, 4)的张量。具体来说，上采样操作会将原始图像中的像素进行插值，生成更大尺寸的图像。在这个示例中，使用的插值模式是最近邻插值(nearest)，即将原始图像中的每个像素复制到上采样后的对应位置。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample](https://blog.csdn.net/qq_35054151/article/details/123096218)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [nn.Upsample](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/122018446)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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