affine_grid和grid_sample

affine_grid和grid_sample是PyTorch中用于进行空间变换的两个函数。

affine_grid函数可以生成仿射变换的网格，其输入是一个仿射矩阵和输出网格的形状，输出是一个二维网格点坐标的张量。可以将这个张量作为输入传递给grid_sample函数。

grid_sample函数接受一个输入张量和一个采样网格张量，它根据采样网格对输入张量进行采样并输出采样结果。可以通过affine_grid函数生成采样网格张量来实现仿射变化。grid_sample函数还可以使用不同的采样算法，如双线性插值、最近邻插值等。

这两个函数的组合可以实现图像的空间变换，如旋转、平移、缩放等。

相关问题

userwarning: default grid_sample and affine_grid behavior has changed to ali

userwarning: default grid_sample and affine_grid behavior has changed to align_corners=False in torch.nn.functional.

在使用torch.nn.functional中的grid_sample和affine_grid函数时，出现了一条警告信息，指出默认的行为已更改为align_corners=False。

在之前的版本中，默认的行为是使用align_corners=True，也就是调整角点对齐的方式。当align_corners=True时，输入像素点到输出像素点之间的映射是闭合的，而当align_corners=False时，会将输入像素点到输出像素点之间的映射看作是半闭合的。

这个改变的目的是为了改善旋转、缩放等操作中的插值效果。在一些情况下，当输入和输出像素点位置之间的网格不对齐时，之前的默认行为可能会导致一些非预期的结果。新的默认行为可以更好地适应不对齐的情况。

如果希望使用之前的行为（align_corners=True），可以在调用这两个函数时显式地指定align_corners=True，即：

grid_sample(input, grid, align_corners=True)
affine_grid(theta, size, align_corners=True)

总之，这个改变提醒我们，在使用grid_sample和affine_grid函数时要注意默认行为的变化，根据具体的需求去选择是否使用align_corners=True或align_corners=False。

affine_grid举例说明

Affine_grid是一个PyTorch中的函数，用于生成仿射变换矩阵。它的输入是一个batch的特征图和一个3x2的仿射矩阵，输出是一个与输入特征图大小相同的grid，用于对输入特征图进行仿射变换。下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义输入特征图
input = torch.randn(1, 3, 4, 4)

# 定义仿射矩阵
theta = torch.tensor([[1, 0.5, 0], [0, 1, 0]])

# 生成仿射变换矩阵
grid = F.affine_grid(theta.unsqueeze(0), input.size())

# 对输入特征图进行仿射变换
output = F.grid_sample(input, grid)

print(output.size())

这个示例代码中，我们定义了一个3通道、4x4大小的输入特征图，以及一个3x2的仿射矩阵。我们使用affine_grid函数生成了一个与输入特征图大小相同的grid，然后使用grid_sample函数对输入特征图进行仿射变换。最后输出的output大小与输入特征图大小相同。