interpolate¶
- class torch.ao.nn.quantized.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)[源代码]¶
将输入向下/向上采样到给定的
size或给定的scale_factor有关实现细节，请参见
torch.nn.functional.interpolate()。输入维度以以下形式解释：小批量 x 通道 x [可选深度] x [可选高度] x 宽度。
注意
输入量化参数会传播到输出。
注意
仅支持 2D/3D 量化输入。
注意
仅支持以下模式用于量化输入
双线性
最近邻
- 参数
input (张量) – 输入张量
size (int 或 元组[int] 或 元组[int, int] 或 元组[int, int, int]) – 输出空间大小。
scale_factor (float 或 元组[float]) – 空间大小的乘数。如果它是一个元组，则必须与输入大小匹配。
mode (str) – 用于上采样的算法：
'nearest'|'bilinear'align_corners (bool, 可选) – 从几何角度来看，我们将输入和输出的像素视为正方形而不是点。如果设置为
True，则输入和输出张量将通过其角像素的中心点对齐，从而保留角像素的值。如果设置为False，则输入和输出张量将通过其角像素的角点对齐，并且插值使用边缘值填充来处理边界外的值，这使得该操作在scale_factor保持不变时与输入大小无关。这仅在mode为'bilinear'时起作用。默认值：False
