pythoninterpolate用法_Pytorch上下采样函数--interpolate用法

最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成

def interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None):

r"""

根据给定 size 或 scale_factor，上采样或下采样输入数据input.

当前支持 temporal, spatial 和 volumetric 输入数据的上采样，其shape 分别为：3-D, 4-D 和 5-D.

输入数据的形式为：mini-batch x channels x [optional depth] x [optional height] x width.

上采样算法有：nearest, linear(3D-only), bilinear(4D-only), trilinear(5D-only).

参数:

- input (Tensor): input tensor

- size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]):输出的 spatial 尺寸.

- scale_factor (float or Tuple[float]): spatial 尺寸的缩放因子.

- mode (string): 上采样算法:nearest, linear, bilinear, trilinear, area. 默认为 nearest.

- align_corners (bool, optional): 如果 align_corners=True，则对齐 input 和 output 的角点像素(corner pixels)，保持