grid sample

grid_sample是一个PyTorch中的函数，它可以根据给定的grid坐标从输入的像素中进行采样。如果该坐标下没有对应的输入像素，则会使用双线性插值从周围的像素中进行采样。grid_sample函数在计算机视觉中非常常用，例如在图像配准和图像变形等任务中。在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.grid_sample函数来调用该函数。

相关问题

grid sample 函数

grid_sample函数是一个PyTorch中的函数，用于对输入进行二维空间上的采样。它接受一个输入张量和一个网格张量作为输入，并根据给定的模式（如双线性插值）从输入张量中提取网格上的值。此外，它还可以指定填充模式和对齐角点。

grid_sample函数的参数包括：
- input：输入张量，形状为（batch_size，channel，height，width）
- grid：网格张量，形状为（batch_size，height，width，2）
- mode：采样模式，可选参数包括'nearest'（最近邻插值）和'bilinear'（双线性插值）
- padding_mode：填充模式，可选参数包括'zeros'（用零填充）和'border'（用边界值填充）
- align_corners：对齐角点的方式，可选参数包括None和True

回答完问题后的

grid_sample

grid_sample是PyTorch中的一个函数，用于对输入的tensor进行转换，将其转换为指定大小的输出。在转换的过程中，grid_sample使用双线性插值的方式进行采样。与interpolate函数相比，grid_sample采用更为灵活的方式来进行内部的采点，而不是规则的均匀采样。

grid_sample函数的输入包括两个参数：input和grid。其中，input是要进行转换的tensor，其shape为[N, C, H_in, W_in]。而grid是一个field flow，其shape为[N, H_out, W_out, 2]，其中最后一个维度表示每个grid（H_out_i, W_out_i）在input的哪个位置的邻域进行采样。grid的值被归一化到[-1, 1]的范围。

在grid_sample的实现中，通过对grid的x和y进行处理，将其转换到input的坐标系下。具体来说，在源码的第66行到71行，grid的x和y被归一化到[0, IH-1]和[0, IW-1]的范围内。其中，IH和IW分别表示input的高度和宽度。

通过grid_sample函数的使用，可以将一个大小为H_in x W_in的输入tensor转换为一个大小为H_out x W_out的输出tensor。每个grid的位置都是一个(x, y)坐标，其值来自于输入input的(x, y)处的四邻域插值得到的结果。

因此，grid_sample函数可以灵活地对输入tensor进行尺寸转换，并在转换过程中使用双线性插值来进行采样。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>