一个8*3*100*150的张量，如何放缩为8*3*96*144，用pytorch

在PyTorch中，如果你想将一个形状为(8, 3, 100, 150)的张量调整为(8, 3, 96, 144)，你需要对这个张量进行下采样或者裁剪操作。这通常会在卷积神经网络（CNN）的处理过程中发生，比如当需要从高分辨率图像转换到低分辨率图像时。假设我们想保持空间尺寸的一致性，可以使用`F.interpolate()`函数，它提供了对齐的插值选项。

import torch

# 假设原始张量存储在一个名为input_tensor的Variable中
input_tensor = torch.randn(8, 3, 100, 150)

# 定义新的目标形状
target_shape = (8, 3, 96, 144)

# 使用interpolate函数进行下采样
upsampled_tensor = F.interpolate(input_tensor, size=target_shape[-2:], mode='bilinear', align_corners=True)

upsampled_tensor.shape  # 输出应该为(8, 3, 96, 144)

这里使用了"bilinear"模式进行双线性插值，"align_corners=True"是为了保持边缘像素点的连续性。如果不需要保持特定的边界处理，可以尝试其他插值方法或者直接裁剪。