PyTorch中grid_sample的使用方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch中grid_sample的使用方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

官方文档
首先Pytorch中grid_sample函数的接口声明如下:

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)
  • input : 输入tensor, shape为 [N, C, H_in, W_in]
  • grid: 一个field flow, shape为[N, H_out, W_out, 2],最后一个维度是每个grid(H_out_i, W_out_i)在input的哪个位置的邻域去采点。数值范围被归一化到[-1,1]。

这里的input和output就是输入的图片,或者是网络中的feature map。关键的处理过程在于grid,grid的最后一维的大小为2,即表示input中pixel的位置信息 (x,y) ,这里一般会将x和y的取值范围归一化到 [−1,1] 之间, (−1,−1) 表示input左上角的像素的坐标,(1,1) 表示input右下角的像素的坐标,对于超出这个范围的坐标(x,y),函数将会根据参数_padding_mode_的设定进行不同的处理。

  • padding_mode=‘zeros’:对于越界的位置在网格中采用pixel value=0进行填充。
  • padding_mode=‘border’:对于越界的位置在网格中采用边界的pixel value进行填充。
  • padding_mode=‘reflection’:对于越界的位置在网格中采用关于边界的对称值进行填充。

对于mode='bilinear’参数,则定义了在input中指定位置的pixel value中进行插值的方法,为什么需要插值呢?因为前面我们说了,grid中表示的位置信息x和y的取值范围在 [−1,1] 之间,这就意味着我们要根据一个浮点型的坐标值在input中对pixel value进行采样,mode有nearest和bilinear两种模式。

  • nearest就是直接采用与 (x,y) 距离最近处的像素值来填充grid
  • bilinear则是采用双线性插值的方法来进行填充,总之其与nearest的区别就是nearest只考虑最近点的pixel value,而bilinear则采用(x,y)周围的四个pixel value进行加权平均值来填充grid。

双线性插值:
PyTorch中grid_sample的使用方法,Python,pytorch,人工智能,python
举例:

import torch
from torch.nn import functional as F


inp = torch.ones(1, 128, 4, 4)

# 目的是得到一个 长宽为20的tensor
out_h = 20
out_w = 20
grid_x, grid_y = torch.meshgrid(
        torch.linspace(-1, 1, out_h),
        torch.linspace(-1, 1, out_w)
    )
# grid 最后一维度表示在input采样的位置(x,y),y表示图像纵轴,x表示横轴,grid顺序应该先x递增,后y递增
grid = torch.stack((grid_y, grid_x), dim=-1).unsqueeze(0) # (out_h, out_w, 2)
# F.grid_sample -> input:(N,C,Hin,Win), grid:(N,Hout,Wout,2), output:(N,C,Hout,Wout)
# outp = F.grid_sample(features, grid, align_corners=True, mode='bilinear')
outp = F.grid_sample(inp, grid, align_corners=True, mode='nearest')
print(outp.shape) # torch.Size([1, 128, 20, 20])

对图像,特征进行采样用以上grid才不会图像位置错误文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-716513.html

到了这里,关于PyTorch中grid_sample的使用方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Pytorch基本概念和使用方法

    目录 1 Adam及优化器optimizer(Adam、SGD等)是如何选用的? 1)Momentum 2)RMSProp 3)Adam 2 Pytorch的使用以及Pytorch在以后学习工作中的应用场景。 1)Pytorch的使用 2)应用场景 3 不同的数据、数据集加载方式以及加载后各部分的调用处理方式。如DataLoder的使用、datasets内置数据集的使

    2024年02月07日
    浏览(44)
  • pytorch中nn.Parameter()使用方法

    对于 nn.Parameter() 是pytorch中定义 可学习参数 的一种方法,因为我们在搭建网络时,网络中会存在一些矩阵,这些矩阵内部的参数是可学习的,也就是可梯度求导的。 对于一些常用的网络层,例如 nn.Conv2d()卷积层 、 nn.LInear()线性层 、 nn.LSTM()循环网络层 等,这些网络层在pyt

    2024年02月13日
    浏览(37)
  • pytorch中nn.ModuleList()使用方法

    我们可以将我们需要的层放入到一个集合中,然后将这个集合作为参数传入nn.ModuleList中,但是这个子类并不可以直接使用,因为这个子类并没有实现forward函数,所以要使用还需要放在继承了nn.Module的模型中进行使用。

    2024年02月07日
    浏览(36)
  • PyTorch多GPU训练模型——使用单GPU或CPU进行推理的方法

    PyTorch提供了非常便捷的多GPU网络训练方法: DataParallel 和 DistributedDataParallel 。在涉及到一些复杂模型时,基本都是采用多个GPU并行训练并保存模型。但在推理阶段往往只采用单个GPU或者CPU运行。这时怎么将多GPU环境下保存的模型权重加载到单GPU/CPU运行环境下的模型上成了一

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • PyTorch 之 简介、相关软件框架、基本使用方法、tensor 的几种形状和 autograd 机制

    本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道:https://bbs.csdn.net/topics/613989052 PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebook 的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的 GPU 加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架

    2024年01月18日
    浏览(54)
  • Pytorch计算余弦相似度距离——torch.nn.CosineSimilarity函数中的dim参数使用方法

    前言 一、官方函数用法 二、实验验证 1.计算高维数组中各个像素位置的余弦距离 2.验证高维数组中任意一个像素位置的余弦距离 总结 现在要使用Pytorch中自带的 torch.nn. CosineSimilarity函数计算两个高维特征图(B,C,H,W)中各个像素位置的特征相似度,即特征图中的每个像素位置上

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • 【Pytorch:nn.Embedding】简介以及使用方法:用于生成固定数量的具有指定维度的嵌入向量embedding vector

    首先我们讲解一下关于嵌入向量embedding vector的概念 1) 在自然语言处理NLP领域,是将单词、短语或其他文本单位映射到一个固定长度的实数向量空间中 。嵌入向量具有较低的维度,通常在几十到几百维之间,且每个维度都包含一定程度上的语义信息。这意味着在嵌入向量空

    2024年02月12日
    浏览(33)
  • NLP:palm-rlhf-pytorch(一种类ChatGPT的开源替代方案PaLM+RLHF)的简介、安装、使用方法之详细攻略

    NLP:palm-rlhf-pytorch(一种类ChatGPT的开源替代方案PaLM+RLHF)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 palm-rlhf-pytorch(一种类ChatGPT的开源替代方案PaLM+RLHF)的简介 palm-rlhf-pytorc的安装 palm-rlhf-pytorc的使用方法 1、基础用法       palm-rlhf-pytorch是基于PaLM架构的RLHF(人类反馈强化学习)的实现

    2024年02月06日
    浏览(52)
  • chatgpt赋能python:Python中的矩阵合并方法:介绍和使用方法

    矩阵合并是Python编程中常用的操作之一,特别是针对数据分析、机器学习和深度学习等领域。Python提供了多种方法来合并矩阵,本文将介绍这些方法并分享如何在实际应用中使用它们。 最基础的矩阵合并方法是使用numpy库的concatenate方法。这个方法接受两个或多个矩阵作为参

    2024年02月14日
    浏览(59)
  • Python组合模式介绍、使用方法

    概念: 组合模式(Composite Pattern)是一种结构型设计模式,它通过将对象组合成树状结构来表示“整体/部分”层次结构,让客户端可以以相同的方式处理单个对象和组合对象。 功能: 统一对待组合对象和叶子对象 方便添加/删除节点 简化客户端代码 优点: 可以更方便地添加

    2024年02月15日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包