nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)通道有改变吗

时间: 2024-04-11 12:32:40 浏览: 197
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Pytorch上下采样函数--interpolate用法

`nn.Upsample` 层通常不会改变输入张量的通道数。它主要用于上采样输入张量的空间尺寸，而不涉及通道的变化。在给定的例子中，`nn.Upsample` 通过将输入张量的高度和宽度分别缩放为原来的两倍，来执行上采样操作。它的主要参数是 `scale_factor`，它指定了上采样的比例。其他参数如 `mode` 和 `align_corners` 则控制了上采样的具体方式。总之，`nn.Upsample` 层不会改变输入张量的通道数。
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def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True): super().__init__() # 如果是双线性的，使用正常卷积来减少通道的数量 if bilinear: # scale_factor: 指定输出大小为输入的多少倍数 # mode: 可使用的上采样算法 # align_corners为True: 输入的角像素将与输出张量对齐，因此将保存下来这些像素的值 self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) else: # nn.ConvTranspose2d: 是反卷积，对卷积层进行上采样，使其回到原始图片的分辨率 # self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2) self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2)

如果 bilinear 参数为 True，则使用双线性插值的方式进行上采样；否则使用反卷积的方式进行上采样。在 U-Net 中，这个模块会被用于多次上采样，以便将不同尺度的特征图拼接在一起，得到最终的输出。

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.

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) ...

AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

这个错误通常是由于...upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = upsample(x) 这将使用新版本中的align_corners参数来替代旧版本的recompute_scale_factor方法。

nn.Upsample的参数用法

upsample = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2), mode='bilinear', align_corners=True) # 应用插值层得到放大后的张量 output = upsample(input) print(output.size()) # 输出：(1, 4, 4, 2) 在上面的示例中，...

AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'怎么解决

upsample = F.interpolate(input, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) 3.检查代码：检查代码中是否有其他问题，例如变量名称错误或未导入所需的模块。 4.降低 PyTorch 版本：如果您的代码...

raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

这个错误是由于在使用Upsample对象时，调用了它没有的recompute_scale_factor属性。这可能是因为你使用的是过时的代码或者API，或者...x = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)

input_data = torch.stack([channel_1,channel_1,channel_1], dim=0) 将input_data，其张量为[3,25,25]，利用双立方插值上采样为张量[3,32,32]大小

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self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) else: self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2) self.conv = DoubleConv...

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self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) def forward(self, x): x1, x2, x3, x4, x5 = x # Top-down pathway x5 = self.conv1(torch.cat((x5, self.up(x4)), dim=1)) ...

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self.upsample2 = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.upsample3 = nn.Upsample(scale_factor=2, ...

写出unet的代码不要封装

self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) else: self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels // 2, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2) self.conv = nn....

用代码向我展示UNet网络结构

我可以用下面的代码向您展示UNet网络结构：class UNet(nn.Module)... x = F.interpolate(x2, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = F.relu(self.up_conv1(x)) x = self.up_conv2(x) return x
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