小白学Pytorch系列--Torch.nn API Vision Layers(15)
小白学Pytorch系列–Torch.nn API Vision Layers(15)
方法 | 注释 |
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nn.PixelShuffle | 将形状张量(∗,Cr2,H,W)(*,C r^2,H,W)(∗,Cr2,H,W)中的元素重新排列为形状张量(∗,C,Hr,Wr)(*,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,Hr,Wr)(*,C,H r,W r)(∗,C,Hr,Wr)中的元素重新排列为形状张量(∗,Cr2,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(∗,Cr2,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(∗,Cr2,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
>>> 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
>>> 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]]]])