pytorch torch.nn.functional实现插值和上采样

interpolate

torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)

根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样

使用的插值算法取决于参数mode的设置

支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的采样数据作为输入，输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width，具体为：

对于一个temporal输入，期待着3D张量的输入，即minibatch x channels x width
对于一个空间spatial输入，期待着4D张量的输入，即minibatch x channels x height x width
对于体积volumetric输入，则期待着5D张量的输入，即minibatch x channels x depth x height x width

可用于重置大小的mode有：最近邻、线性(3D-only),、双线性, 双三次(bicubic,4D-only)和三线性(trilinear,5D-only)插值算法和area算法

参数：

input (Tensor) – 输入张量
size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]) –输出大小.
scale_factor (float or Tuple[float]) – 指定输出为输入的多少倍数。如果输入为tuple，其也要制定为tuple类型
mode (str) – 可使用的上采样算法，有'nearest', 'linear', 'bilinear', 'bicubic' , 'trilinear'和'area'. 默认使用'nearest'
align_corners (bool, optional) –几何上，我们认为输入和输出的像素是正方形，而不是点。如果设置为True，则输入和输出张量由其角像素的中心点对齐，从而保留角像素处的值。如果设置为False，则输入和输出张量由它们的角像素的角点对齐，插值使用边界外值的边值填充;当scale_factor保持不变时，使该操作独立于输入大小。仅当使用的算法为'linear', 'bilinear', 'bilinear'or 'trilinear'时可以使用。默认设置为False

注意：

使用mode='bicubic'时，可能会导致overshoot问题，即它可以为图像生成负值或大于255的值。如果你想在显示图像时减少overshoot问题，可以显式地调用result.clamp(min=0,max=255)。

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in be backward that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

警告：

当align_corners = True时，线性插值模式(线性、双线性、双三线性和三线性)不按比例对齐输出和输入像素，因此输出值可以依赖于输入的大小。这是0.3.1版本之前这些模式的默认行为。从那时起，默认行为是align_corners = False,如下图：

上面的图是source pixel为4*4上采样为target pixel为8*8的两种情况，这就是对齐和不对齐的差别，会对齐左上角元素，即设置为align_corners = True时输入的左上角元素是一定等于输出的左上角元素。但是有时align_corners = False时左上角元素也会相等，官网上给的例子就不太能说明两者的不同(也没有试出不同的例子，大家理解这个概念就行了)

举例：

import torch

from torch import nn

import torch.nn.functional as F

input = torch.arange(, , dtype=torch.float32).view(, , , )

input

tensor([[[[., .],

          [., .]]]])

x = F.interpolate(input, scale_factor=, mode='nearest')

x

tensor([[[[., ., ., .],

          [., ., ., .],

          [., ., ., .],

          [., ., ., .]]]])

x = F.interpolate(input, scale_factor=, mode='bilinear', align_corners=True)

x

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]]]])

也提供了一些Upsample的方法：

upsample

torch.nn.functional.upsample(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)

torch.nn.functional.upsample_nearest(input, size=None, scale_factor=None)

torch.nn.functional.upsample_bilinear(input, size=None, scale_factor=None)

因为这些现在都建议使用上面的interpolate方法实现，所以就不解释了

更加复杂的例子可见：pytorch 不使用转置卷积来实现上采样