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

`nn.upsample`是一个PyTorch中的函数，用于对输入进行上采样或下采样。它可以通过不同的模式进行插值，如最近邻插值、双线性插值和三次插值等。它通常用于图像处理任务，例如在图像分割中将低分辨率输入图像上采样到与高分辨率标签图像相同的大小。但是在PyTorch 1.3版本中，该函数已被弃用，建议使用`nn.functional.interpolate`函数进行上下采样操作。

nn.upsample参数

nn.upsample参数是指在神经网络中进行上采样操作时所使用的参数，它可以控制上采样的方式、大小和填充方式等。具体的参数包括scale_factor、mode、align_corners和recompute_scale_factor等。