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

Question

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

首先，我使用transforms.ToTensor()将图像转换成张量，张量的大小为（325252252），（252252252）是导入图像的大小。我想做的是用interpolate()函数创建一个大小为（3504504）的张量

我设置了parascale_factor=2，但它返回了一个（3252504）张量。然后我将其设置为scale_factor=(1,2,2)，并收到如下维度冲突错误：

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

那么，为了接收（3504504）张量，我应该怎样设置参数呢

Answer 1

如果您使用的是scale_factor，则需要提供一批图像，而不是单个图像。因此，您需要使用unsqueeze(0)添加一个批，然后将其交给interpolate函数，如下所示：

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])