小白学Pytorch系列–Torch.nn API Vision Layers(15)
| 方法 | 注释 |
|---|---|
| nn.PixelShuffle | 将形状张量 ( ∗ ， C r 2 , H , W ) (*，C r^2,H,W) (∗，Cr2,H,W)中的元素重新排列为形状张量 ( ∗ ， C , H r , W r ) (*，C,H r,W r) (∗，C,Hr,Wr)，其中r是一个高阶因子。 |
| nn.PixelUnshuffle | 通过将形状张量 ( ∗ ， C , H r , W r ) (*，C,H r,W r) (∗，C,Hr,Wr)中的元素重新排列为形状张量 ( ∗ ， C r 2 , H , W ) (*，C r^2,H,W) (∗，Cr2,H,W)来反转PixelShuffle操作，其中r是一个降尺度因子。 |
| nn.Upsample | 对给定的多通道1D(时间)、2D(空间)或3D(体积)数据进行上采样。 |
| nn.UpsamplingNearest2d | 对由多个输入通道组成的输入信号应用二维最近邻上采样。 |
| nn.UpsamplingBilinear2d | 对由多个输入通道组成的输入信号应用二维双线性上采样。 |
nn.PixelShuffle
将形状张量
(
∗
，
C
r
2
,
H
,
W
)
(*，C r^2,H,W)
(∗，Cr2,H,W)中的元素重新排列为形状张量
(
∗
，
C
,
H
∗
r
,
W
∗
r
)
(*，C,H * r,W *r)
(∗，C,H∗r,W∗r)，其中r是一个高阶因子。
>>> pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(3)
>>> input = torch.randn(1, 9, 4, 4)
>>> output = pixel_shuffle(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([1, 1, 12, 12])
nn.PixelUnshuffle
通过将形状张量
(
∗
，
C
,
H
∗
r
,
W
∗
r
)
(*，C,H* r,W *r)
(∗，C,H∗r,W∗r)中的元素重新排列为形状张量
(
∗
，
C
r
2
,
H
,
W
)
(*，C r^2,H,W)
(∗，Cr2,H,W)来反转PixelShuffle操作，其中r是一个降尺度因子。
>>> pixel_unshuffle = nn.PixelUnshuffle(3)
>>> input = torch.randn(1, 1, 12, 12)
>>> output = pixel_unshuffle(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([1, 9, 4, 4])
nn.Upsample
>>> 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]]]])
nn.UpsamplingNearest2d
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-421087.html
>>> input = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1, 1, 2, 2)
>>> input
tensor([[[[1., 2.],
[3., 4.]]]])
>>> m = nn.UpsamplingNearest2d(scale_factor=2)
>>> m(input)
tensor([[[[1., 1., 2., 2.],
[1., 1., 2., 2.],
[3., 3., 4., 4.],
[3., 3., 4., 4.]]]])
nn.UpsamplingBilinear2d
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-421087.html
>>> input = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1, 1, 2, 2)
>>> input
tensor([[[[1., 2.],
[3., 4.]]]])
>>> m = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)
>>> 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]]]])
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