nn.upsample()有什么参数

`nn.Upsample()`是PyTorch中的上采样模块，用于将输入张量沿着给定的维度进行插值，以便将其大小增加到所需大小。

`nn.Upsample()`有以下参数：

- `size`：输出的大小。可以是一个整数，表示输出大小为给定维度的此值，也可以是一个元组，表示输出大小为给定维度的每个元素值。
- `scale_factor`：输出大小相对于输入大小的比例因子。可以是一个整数，表示在给定维度上的相对比例，也可以是一个元组，表示在每个维度上的相对比例。
- `mode`：插值算法。可以是字符串`nearest`（最近邻插值）、`linear`（线性插值）或`bilinear`（双线性插值）。
- `align_corners`：在使用`bilinear`插值算法时，是否将角点对齐。默认为False。

例如，将一个大小为(3, 16, 16)的张量沿着它的高度和宽度维度双线性插值扩展为大小为(3, 32, 32)，可以使用以下代码：

import torch.nn as nn

upsample = nn.Upsample(size=(32, 32), mode='bilinear')
output = upsample(input_tensor)