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

Question

我用来torch.nn.functional.interpolate()调整图像大小。

首先，我将transforms.ToTensor()图像转换为张量，其大小为(3, 252, 252)，(252, 252)是导入图像的大小。我想做的是使用interpolate()函数创建一个大小为 (3, 504, 504) 的张量。

我设置了 para scale_factor=2，但它返回了 (3, 252, 504) 张量。然后我将其设置为scale_factor=(1,2,2)并收到如下尺寸冲突错误：

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 (3, 504, 504) 张量呢？

Answer 1

如果您正在使用，scale_factor则需要提供批量图像而不是单个图像。因此，您需要使用以下方式添加一批，unsqueeze(0)然后使其发挥interpolate作用：

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])