pytorch中align_corners=True

在PyTorch中，align_corners参数是在进行图像缩放时使用的。当align_corners=True时，缩放计算会根据两个角点进行插值，即通过对角点来进行计算，保证缩放后的图像经过还原能够得到原始图像。当align_corners=False时，缩放计算会根据像素中心进行插值，即计算像素中心点的值，这种计算方式可能会导致缩放后的图像与原始图像略有不同。具体来说，当对图像进行缩放时，如果使用align_corners=True，会使得缩放后的图像的四个角落与原始图像的四个角落完全一致，而当使用align_corners=False时，图像的四个角落可能与原始图像的四个角落略有不同。

相关问题

if args.a_mr > 0: with torch.no_grad(): disp = fix_model(torch.cat( (F.grid_sample(left_view, flip_grid, align_corners=True), right_view), 0), torch.cat((min_disp, min_disp), 0), torch.cat((max_disp, max_disp), 0), ret_disp=True, ret_pan=False, ret_subocc=False) mldisp = F.grid_sample(disp[0:B,:,:,:], flip_grid, align_corners=True).detach() mrdisp = disp[B::, :, :, :].detach()

这段代码是一个使用 PyTorch 的深度学习模型进行图像处理的例子。根据代码来看，它实现了一种视差估计算法。

首先，根据传入的参数 args.a_mr 的值是否大于 0，进入 if 条件语句。在该条件语句中，使用了 torch.no_grad() 上下文管理器，这意味着在此代码块中不会计算梯度，用于推理阶段。

在这个条件语句中，通过调用 fix_model 函数进行视差估计。fix_model 函数接受多个参数，包括左视图(left_view)、右视图(right_view)、最小视差(min_disp)和最大视差(max_disp)。

在视差估计过程中，通过调用 F.grid_sample 函数对左视图进行采样，使用 flip_grid 网格进行插值操作，并设置 align_corners=True。然后将采样结果与右视图拼接起来，作为 fix_model 函数的输入。

fix_model 函数的返回值是 disp，它是一个四维张量。接着，通过 F.grid_sample 函数再次对 disp 进行采样，使用 flip_grid 网格进行插值操作，得到 mldisp 和 mrdisp。

mldisp 是从 disp 中截取前 B 个通道，并使用 flip_grid 网格进行插值。mrdisp 是从 disp 中截取从第 B 个通道开始的所有通道。

最后，mldisp 和 mrdisp 都被分别 detach()，即从计算图中分离出来，不再计算梯度，并作为结果返回。

需要注意的是，这段代码缺少上下文信息，可能还有其他相关的代码。因此，无法完全理解代码的目的和整体运行流程。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图像 img = Image.open('2.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True) features = model.conv1(img_tensor) features = model.bn1(features) features = model.relu(features) features = model.maxpool(features) features = model.layer1(features) features = model.layer2(features) features = model.layer3(features) features = model.layer4(features) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=32, mode='bilinear', align_corners=True) upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：ValueError: pic should not have > 4 channels. Got 2048 channels.

这个问题可能是因为在对特征图进行还原时，`upsampled_features`的通道数为2048，而`ToPILImage()`只能处理通道数为1、3或4的图像。解决方法是在还原特征图之前，将其通道数降为3，例如可以使用`torch.mean`将特征图的通道数降为1，然后再使用`torch.cat`将其复制为3个通道。具体代码如下：

# 将特征图还原回原始图像大小
upsample = nn.Upsample(scale_factor=32, mode='bilinear', align_corners=True)
upsampled_features = upsample(features)

# 将通道数降为1
feature_map = torch.mean(upsampled_features, dim=1, keepdim=True)

# 将通道数复制为3
feature_map = torch.cat([feature_map]*3, dim=1)

# 显示原始图像和还原后的特征图
img.show()
tensor_to_image = transforms.ToPILImage()
upsampled_image = tensor_to_image(feature_map.squeeze(0).detach().cpu())
upsampled_image.show()

这样就可以将特征图还原并显示出来了。