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。