torch.nn.functional.interpolate(): 参数设置

Question

我正在使用torch.nn.functional.interpolate()来调整图像大小。

首先，我使用transforms.ToTensor()将图像转换为张量，张量的大小为(3, 252, 252)，其中(252, 252)是导入图像的大小。我要做的是使用interpolate()函数创建一个大小为(3, 504, 504)的张量。

我设置参数scale_factor=2，但它返回了一个(3, 252, 504)的张量。然后我将其设置为scale_factor=(1,2,2)，收到了维度冲突的错误信息：

size shape must match input shape. Input is 1D, size is 3

那么我应该如何设置参数才能接收到(3, 504, 504)的张量呢？

- MaiTruongSon

Answer 1

如果你使用了 scale_factor，那么你需要提供一批图像而不是单个图像。因此，你需要通过使用 unsqueeze(0) 来添加一个批次，然后将其传递给以下的 interpolate 函数：

import torch
import torch.nn.functional as F

img = torch.randn(3, 252, 252)  # torch.Size([3, 252, 252])
img = img.unsqueeze(0)  # torch.Size([1, 3, 252, 252])

out = F.interpolate(img, scale_factor=(2, 2), mode='nearest')
print(out.size()) # torch.Size([1, 3, 504, 504])

- yakhyo

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非常感谢你的帮助，我已经解决了！ - MaiTruongSon