torch.nn.f.grid_sample()的位置

torch.nn.functional.grid_sample()是一个PyTorch中的函数，用于执行2D空间上的可微采样操作，它接受两个输入：一个是输入张量，一个是采样格点的位置。它的位置在PyTorch的nn.functional模块中，可以使用以下方式导入：

import torch.nn.functional as F

# 使用grid_sample函数
output = F.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)

其中，`input`是输入张量，`grid`是要采样的位置张量。`mode`参数指定插值模式（默认为双线性插值），`padding_mode`参数指定填充模式（默认为零填充），`align_corners`参数指定是否对齐角点位置（默认为False）。

相关问题

torch.nn.functional.grid_sample

torch.nn.functional.grid_sample是PyTorch中的一个函数，用于对输入的二维图像进行采样，输出一个新的二维图像。它可以用于图像变形、旋转、缩放等操作。该函数的输入包括原始图像、采样点坐标和采样方法等参数，输出为采样后的新图像。

def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)最终得到的frustum是几维的

最终得到的frustum是4维的，维度为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3)。其中n_depth_slices是深度网格的数量，downsampled_h和downsampled_w是图像经过下采样后的高度和宽度，3表示每个数据点的坐标分别为x、y和深度。