interpolate¶
- class torch.ao.nn.quantized.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)[source][source]¶
將輸入向下/向上取樣到給定的
size或給定的scale_factor參閱
torch.nn.functional.interpolate()獲取實現細節。輸入維度的解釋形式為： mini-批次 x 通道 x [可選深度] x [可選高度] x 寬度。
注意
輸入量化引數會傳播到輸出。
注意
量化輸入僅支援 2D/3D 輸入
注意
量化輸入僅支援以下模式
bilinear
nearest
- 引數
input (Tensor) – 輸入張量
size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]) – 輸出空間尺寸。
scale_factor (float or Tuple[float]) – 空間尺寸的乘數。如果它是元組，則必須與輸入尺寸匹配。
mode (str) – 用於上取樣的演算法：
'nearest'|'bilinear'align_corners (bool, optional) – 從幾何學上講，我們將輸入和輸出的畫素視為正方形而非點。如果設定為
True，輸入和輸出張量會以其角畫素的中心點對齊，保留角畫素處的值。如果設定為False，輸入和輸出張量會以其角畫素的角點對齊，插值使用邊緣值填充超出邊界的值，這使得當scale_factor保持不變時，此操作與輸入尺寸 無關。這僅在mode為'bilinear'時有效。預設值：False
