torch upsample
时间: 2023-10-10 16:15:08 浏览: 53
`torch.nn.functional.upsample` 函数已经被移除了,请使用 `torch.nn.functional.interpolate` 函数来进行上采样操作。
`torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)` 函数可以对输入的张量进行上采样或下采样操作,其中参数含义如下:
- `input`: 输入的张量,形状可以是 `(N, C, H, W)`、`(N, C, D, H, W)` 或 `(N, C, T, H, W)`。
- `size`: 目标大小,形状可以是 `(H, W)`、`(D, H, W)` 或 `(T, H, W)`。
- `scale_factor`: 尺度因子,可以是一个浮点数或元组,如 `(sx, sy)` 或 `(sz, sy, sx)`。
- `mode`: 插值模式,可以是 `'nearest'`、`'linear'`、`'bilinear'`、`'bicubic'`、`'trilinear'` 或 `'area'`。
- `align_corners`: 是否在计算插值的时候对齐角点。如果为 `True`,则表示在计算插值的时候考虑输入和输出张量的角点对齐,否则不考虑。
例如,将一个形状为 `(1, 3, 32, 32)` 的张量上采样到 `(64, 64)` 的大小,可以使用以下代码:
``` python
import torch
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
# 使用双线性插值将张量上采样到 (64, 64)
y = torch.nn.functional.interpolate(x, size=(64, 64), mode='bilinear', align_corners=True)
```