Upsample¶

class torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None)[source][source]¶

對給定的多通道 1D（時序）、2D（空間）或 3D（體素）資料進行上取樣。

輸入資料假定為 minibatch x channels x [可選深度] x [可選高度] x 寬度的形式。因此，對於空間輸入，我們期望一個 4D Tensor；對於體素輸入，我們期望一個 5D Tensor。

可用於上取樣的演算法包括最近鄰插值，以及分別用於 3D、4D 和 5D 輸入 Tensor 的線性插值、雙線性插值、雙三次插值和三線性插值。

可以提供一個 scale_factor 或目標輸出 size 來計算輸出尺寸。（兩者不能同時提供，因為存在歧義）

引數

size (int 或 Tuple[int] 或 Tuple[int, int] 或 Tuple[int, int, int], 可選) – 輸出空間尺寸
scale_factor (float 或 Tuple[float] 或 Tuple[float, float] 或 Tuple[float, float, float], 可選) – 空間尺寸的乘數。如果是元組，則必須與輸入尺寸匹配。
mode (str, 可選) – 上取樣演算法：可以是 'nearest', 'linear', 'bilinear', 'bicubic', 或 'trilinear' 之一。預設值： 'nearest'
align_corners (bool, 可選) – 如果為 True，則輸入和輸出 Tensor 的角畫素對齊，從而保留這些畫素的值。這僅在 mode 為 'linear', 'bilinear', 'bicubic', 或 'trilinear' 時有效。預設值：False
recompute_scale_factor (bool, 可選) – 重新計算用於插值計算的 scale_factor。如果 recompute_scale_factor 為 True，則必須傳入 scale_factor，並使用 scale_factor 計算輸出 size。計算得到的輸出 size 將用於推斷插值的新比例。請注意，當 scale_factor 是浮點數時，由於四捨五入和精度問題，它可能與重新計算的 scale_factor 不同。如果 recompute_scale_factor 為 False，則 size 或 scale_factor 將直接用於插值。

形狀

輸入： $(N, C, W_{in})$ 、 $(N, C, H_{in}, W_{in})$ 或 $(N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in})$
輸出： $(N, C, W_{out})$ 、 $(N, C, H_{out}, W_{out})$ 或 $(N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out})$ ，其中

D_{out} = \left\lfloor D_{in} \times \text{scale\_factor} \right\rfloor

H_{out} = \left\lfloor H_{in} \times \text{scale\_factor} \right\rfloor

W_{out} = \left\lfloor W_{in} \times \text{scale\_factor} \right\rfloor

警告

當 align_corners = True 時，線性插值模式（linear、bilinear、bicubic 和 trilinear）不會按比例對齊輸出和輸入畫素，因此輸出值可能取決於輸入尺寸。這在 0.3.1 版本之前是這些模式的預設行為。從那時起，預設行為是 align_corners = False。有關這如何影響輸出的具體示例，請參見下文。

注意

如果需要下采樣/通用尺寸調整，應使用 interpolate()。

示例

>>> input = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1, 1, 2, 2)
>>> input
tensor([[[[1., 2.],
          [3., 4.]]]])

>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
>>> m(input)
tensor([[[[1., 1., 2., 2.],
          [1., 1., 2., 2.],
          [3., 3., 4., 4.],
          [3., 3., 4., 4.]]]])

>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear')  # align_corners=False
>>> m(input)
tensor([[[[1.0000, 1.2500, 1.7500, 2.0000],
          [1.5000, 1.7500, 2.2500, 2.5000],
          [2.5000, 2.7500, 3.2500, 3.5000],
          [3.0000, 3.2500, 3.7500, 4.0000]]]])

>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
>>> m(input)
tensor([[[[1.0000, 1.3333, 1.6667, 2.0000],
          [1.6667, 2.0000, 2.3333, 2.6667],
          [2.3333, 2.6667, 3.0000, 3.3333],
          [3.0000, 3.3333, 3.6667, 4.0000]]]])

>>> # Try scaling the same data in a larger tensor
>>> input_3x3 = torch.zeros(3, 3).view(1, 1, 3, 3)
>>> input_3x3[:, :, :2, :2].copy_(input)
tensor([[[[1., 2.],
          [3., 4.]]]])
>>> input_3x3
tensor([[[[1., 2., 0.],
          [3., 4., 0.],
          [0., 0., 0.]]]])

>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear')  # align_corners=False
>>> # Notice that values in top left corner are the same with the small input (except at boundary)
>>> m(input_3x3)
tensor([[[[1.0000, 1.2500, 1.7500, 1.5000, 0.5000, 0.0000],
          [1.5000, 1.7500, 2.2500, 1.8750, 0.6250, 0.0000],
          [2.5000, 2.7500, 3.2500, 2.6250, 0.8750, 0.0000],
          [2.2500, 2.4375, 2.8125, 2.2500, 0.7500, 0.0000],
          [0.7500, 0.8125, 0.9375, 0.7500, 0.2500, 0.0000],
          [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]]]])

>>> m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
>>> # Notice that values in top left corner are now changed
>>> m(input_3x3)
tensor([[[[1.0000, 1.4000, 1.8000, 1.6000, 0.8000, 0.0000],
          [1.8000, 2.2000, 2.6000, 2.2400, 1.1200, 0.0000],
          [2.6000, 3.0000, 3.4000, 2.8800, 1.4400, 0.0000],
          [2.4000, 2.7200, 3.0400, 2.5600, 1.2800, 0.0000],
          [1.2000, 1.3600, 1.5200, 1.2800, 0.6400, 0.0000],
          [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]]]])

Upsample¶

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