pytorch卷积上采样
时间: 2023-11-05 09:01:00 浏览: 51
在pytorch中,可以使用torch.nn.Upsample()、torch.nn.ConvTranspose2d()和torch.nn.functional.interpolate()等方法来实现图像的上采样。
torch.nn.Upsample()方法可以通过指定size或scale_factor来进行上采样操作。例如,通过设置scale_factor=0.5,可以将输入图像的尺寸缩小一半;通过设置scale_factor=2,可以将输入图像的尺寸放大一倍。
torch.nn.ConvTranspose2d()方法可以通过指定输出通道数、卷积核大小和步长等参数来进行卷积上采样操作。这种方法可以学习到更加复杂的上采样模式,但它也需要更多的计算资源和内存。
torch.nn.functional.interpolate()方法是一个函数式接口,可以通过指定scale_factor或size来进行上采样操作。它比较灵活,可以用于不同的上采样需求。
下面是一个使用torch.nn.functional.interpolate()方法的示例:
``` python
import torch
import torch.nn.functional as F
input = torch.randn(2, 3, 256, 256)
down = F.interpolate(input, scale_factor=0.5)
print(down.shape) # torch.Size([2, 3, 128, 128])
up = F.interpolate(input, scale_factor=2)
print(up.shape) # torch.Size([2, 3, 512, 512])
```