nn.upsample(scale_factor=2, mode='nearest')

时间: 2023-05-02 16:04:32 浏览: 270
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nn.upsample(scale_factor=2, mode='nearest') 是一个 PyTorch 中用于进行上采样操作的函数，它的作用是将输入张量扩大 scale_factor 倍，采用最近邻插值的方式进行填充。这个函数通常用于进行降采样后的图像或特征图的恢复。
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interpolate 函数的主要作用是根据提供的 size 或 scale_factor 参数来调整输入张量（Tensor）的尺寸。它可以处理 3D、4D 和 5D 的输入数据，分别对应于时间序列、空间图像和三维体积数据。输入数据的形状通常...
rar

upsamplewithfucntion.rar_UP_sampling_upsample

Up sampling on signal using built in function

self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest")

nn.Upsample(scale_factor=2, mode="nearest") 表示创建一个上采样模块，其中包含两个参数：scale_factor和mode。 scale_factor=2 表示上采样的尺度因子为2，即将输入图像的大小放大2倍。 mode="nearest" 表示上...

upsample = nn.functional.interpolate(scale_factor=2, mode='nearest', recompute_scale_factor=True)

具体来说，它将特征图的尺寸在两个方向上都放大了2倍（scale_factor=2），使用最近邻插值的方式进行插值（mode='nearest'），并且重新计算缩放比例（recompute_scale_factor=True）。这个函数通常会在神经网络中用来...

怎样解决这个错误·？UserWarning: The default behavior for interpolate/upsample with float scale_factor changed in 1.6.0 to align with other frameworks/libraries, and now uses scale_factor directly, instead of relying on the computed output size. If you wish to restore the old behavior, please set recompute_scale_factor=True. See the documentation of nn.Upsample for details. warnings.warn(

这个警告是由于 PyTorch1.6.0...upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest', recompute_scale_factor=True) 另外，你也可以通过设置环境变量 PYTHONWARNINGS=ignore::UserWarning 来忽略这个警告。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 定义一个简单的卷积神经网络（CNN）用于特征提取 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 加载图像 img = Image.open('test.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = Net() features = model(img_tensor) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示表明你的代码在某个地方使用了错误的形状(-1,400)，而实际上输入的大小为44944，不能匹配。具体来说，这可能是由于在模型的某个层中使用了错误的形状导致的。为了解决这个错误，你需要检查代码中所有与...

nn.Upsample

upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear') # 上采样到指定大小，使用最近邻插值 upsample = nn.Upsample(size=(32, 32), mode='nearest') 使用nn.Upsample时需要注意，它只是一个上采样的...

nn.Upsample(2)

在这个示例中，输入input是一个大小为(1, 1, 2, 2)的张量，通过nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')进行上采样后，输出的张量变为了大小为(1, 1, 4, 4)的张量。具体来说，上采样操作会将原始图像中的像素...

image 1/2 /home/yuhang/yolov5/inference/images/bus.jpg: Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 172, in <module> detect() File "detect.py", line 73, in detect pred = model(img, augment=opt.augment)[0] File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/home/yuhang/yolov5/models/yolo.py", line 116, in forward return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train File "/home/yuhang/yolov5/models/yolo.py", line 136, in forward_once x = m(x) # run File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py", line 157, in forward recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor) File "/home/yuhang/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1614, in __getattr__ raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

x = torch.nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest') 这将使用最近邻插值方法对x进行上采样。 请注意，这只是一个示例解决方案，具体取决于你的代码实现和需求。你可能需要根据你的...

nn.Upsample的用法

upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') output = upsample(input_tensor) 其中，scale_factor是指定上采样因子，mode是指定插值方法，可以取nearest、bilinear、bicubic或trilinear等方法。 ...

说说nn.upsample的参数

nn.upsample是PyTorch中的一个函数，用于采样（或称为放大）输入张量的空间尺寸。它可以用于图像处理中的各种任务，如图像超分辨率、语义割等。 nn.upsample函数的主要如下： - size：指定输出的空间尺寸。它可以是...

nn.Upsample的参数用法

upsample = nn.Upsample(scale_factor=(2, 2), mode='bilinear', align_corners=True) # 应用插值层得到放大后的张量 output = upsample(input) print(output.size()) # 输出：(1, 4, 4, 2) 在上面的示例中，...

nn.upsample()有什么参数

- 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）、...

如何把【16，16】的图片使用nn.Upsample变为【256，256】

upsample = nn.Upsample(scale_factor=16, mode='nearest') image = torch.randn(1, 1, 16, 16) # 假设原始图片为1通道的16x16大小 upsampled_image = upsample(image) # 得到1通道的256x256大小的图片 其中，...

'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

y = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest') 这个例子中，x 是一个大小为 1x3x32x32 的张量，y 是对 x 进行双线性插值上采样后得到的张量，上采样的比例因子为 2，插值模式为最近邻插值。你...

'upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

y = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest') 在这个示例中，我们使用 nn.functional.interpolate 实现了 nn.Upsample 相同的功能，将 x 按照 2 倍的比例上采样。你可以根据自己的需求调整 scale_...

AttributeError:“Upsample”对象没有属性“recompute_scale_factor”

这个错误通常出现在使用旧版本的PyTorch中，因为在新版本中，recompute_scale_factor已经被删除了。如果你使用的是旧版本的PyTorch，可以尝试升级到最新...x = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest')

AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') 替换为： upsample = nn.functional.interpolate(scale_factor=2, mode='nearest') 如果你的PyTorch版本较低，可以考虑升级PyTorch版本或...
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