torch.nn.functional.grid_sample

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我是靠谱客的博主幽默黄蜂，这篇文章主要介绍torch.nn.functional.grid_sample，现在分享给大家，希望可以做个参考。

函数 grid_sample 是对 2维矩阵或者 3维体数据进行采样的函数。
函数原型，如下

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torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)

在计算机视觉多视图几何里面可能会用到，在这里记录一下讲的比较好的一些资源。

首先，它经常和 torch.meshgrid 组合在一起使用。
其次它的一个参数 grid 必须要预处理，每个分量要预处理到 [-1,1]的范围。
以 2 维举例：[-1,-1] 表示输入的左上角，[1,1] 表示输入右下角。
代码例子

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    src_grid[:, 0] = src_grid[:, 0]/((W - 1) / 2) - 1 # scale to -1~1
    src_grid[:, 1] = src_grid[:, 1]/((H - 1) / 2) - 1 # scale to -1~1

已经把这个函数怎么做的讲得非常清楚了的 pytorch 官方链接 TORCH.NN.FUNCTIONAL.GRID_SAMPLE
帮助理解的回答Understanding Pytorch Grid Sample
有图示的讲清楚该函数的知乎博客grip_sample函数详解
解释为什么 grid_sample 可以反向回传梯度到 grid 的论坛讨论
Does the nn.funtional.grid_sample backwards grad to grid?

注意，参数 mode 选 ‘nearest’ 时，回传的参数都是 0。