torch.nn.functional.grid_sample
时间: 2023-04-22 15:06:04 浏览: 66
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。
相关问题
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:
``` python
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)。
f.grid_sample函数
f.grid_sample函数是PyTorch中的一个函数,用于对输入进行二维空间的采样。它可以根据给定的采样网格对输入进行插值,生成输出。
函数的定义如下:
```
torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)
```
参数说明:
- input:输入的特征图,形状为(batch_size, channels, height, width)。
- grid:采样网格,形状为(batch_size, height, width, 2)。
- mode:插值模式,默认为'bilinear',还可以选择'nearest'。
- padding_mode:填充模式,默认为'zeros',还可以选择'border'或'reflection'。
- align_corners:是否对齐角点,默认为None。
该函数会根据给定的采样网格,对输入进行插值,并返回插值后的输出结果。插值的方式根据mode参数来确定,常用的是双线性插值(bilinear)。padding_mode参数用于处理超出边界的情况,align_corners参数用于决定角点是否对齐。
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