Pytorch上采样函数 包括interpolate
2倍反卷积上采样：
self.trans_conv4 = nn.ConvTranspose2d(64, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1, bias=False)self.stage3d = RSU4(128,16,64)torch.nn的上下采样，可以任意分辨率：
最近邻上下采样：
import torch
from torch import nnif __name__ == '__main__':import osdata=torch.rand(2,16,16,16)upsample = nn.Upsample(size=(20,20), mode='nearest', align_corners=None) # , mode='bilinear', align_corners=False)bbb=upsample(data)print(bbb.size())双线性上下采样：
import torch
from torch import nnif __name__ == '__main__':import osdata=torch.rand(2,16,16,16)upsample = nn.Upsample(size=(20,20), mode='bilinear', align_Pytorch上采样函数 包括interpolate相关推荐
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