文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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Upsample（上采样，插值）Upsampletorch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)Upsamples a given multi-channel 1D (temporal), 2D (spatial) or 3D (volumetric)
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2023-07-24 15:27:13
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卷积操作框在上一层移动，卷积操作生成下一层的每一个点 给不同的k(x,y)可以生成图片上不同的层最上面的x是b张图片三个通道，每个通道28*28 onek是一个kernel,knernel有三个通道，每个通道3*3multi_kernel是多个kernel，16个kernel，每个3个通道，每个通道3*3最左边的是原始一张图的三个通道rgb，他们和第二列k1（kernel1）进
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2023-08-08 14:05:06
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文章目录随机数种子和生成器状态seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch 内置的随机数生成器bernoulli (伯努利分布)multinomial （多项分布）normal （正态分布）Poisson （泊松分布）rand （区间[0,1)上的均匀分布）rand_like （区间[0,1)上的均匀分布、输出张量大小同
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2023-08-22 08:39:22
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由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练，所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题，pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含：Sequential Sampler（顺序采样）Random Sampler（随机采样）Subset Random Sampler（子集随机采样）Weighted Random Sampler（
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2023-09-01 21:46:24
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去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
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2023-12-29 18:53:43
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# PyTorch 上采样 Mask 的应用
## 引言
在计算机视觉领域，上采样（Upsampling）是一个常见的技术，它的主要作用是将低分辨率的图像或特征图提升到更高的分辨率。在许多应用中，比如语义分割和目标检测中，上采样用于恢复特征图的空间尺寸，以便进行更精确的预测。本文将介绍如何使用PyTorch进行上采样，特别是当使用掩膜（Mask）时，以及相关的代码示例。
## 上采样的概念
# 实现 PyTorch 上采样（BP）
在计算机视觉和深度学习中，图像的上采样（Up Sampling）是一项重要的技术。在PyTorch中，我们可以使用多种方法来实现图像的上采样，比如结果图像更清晰的反向传播（BP, BackPropagation）过程。本文将引导你实现这一过程，包括每一步需使用的代码以及详细解释。下面是整个过程的步骤表：
| 步骤 | 描述
# 实现 PyTorch 上采样层的指导
在深度学习中，上采样是一个常见的操作，尤其是在生成对抗网络（GAN）和图像分割任务中。PyTorch 提供多种上采样方法，本文将指导您使用 PyTorch 实现上采样层，帮助您建立对这一概念的理解。
## 流程概述
在实现的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
# 使用 PyTorch 实现音频上采样
在深度学习和音频处理领域，音频上采样是一项常用的技术，它可以将低采样率音频信号转换为更高采样率的音频信号。对于刚入行的开发者来说，PyTorch 提供了一些方便的工具处理这个任务。本文将引导你通过一系列步骤实现音频上采样，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
下面是实现 PyTorch 音频上采样的步骤概览：
| 步骤 | 说
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
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2023-09-24 14:40:52
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# 在 PyTorch 中实现一维上采样
在深度学习中，上采样（Upsampling）是一个重要的操作，常用于图像处理、音频信号处理等任务。在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中对一维数据进行上采样。
## 流程概述
为实现一维上采样，我们将遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 导入 PyTorch 及其相关模块 |
|
原创
2024-08-28 06:33:12
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# 一维信号上采样在PyTorch中的实现
在信号处理和深度学习中，上采样是一种常用的操作，可以用来增加信号的分辨率或将信号转换为更高的采样率。本文将教你如何使用PyTorch库对一维信号进行上采样。我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
PyTorch Upsample() 函数实现上采样import torchimport torch.nn as nninput = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1,1,2,2)print(input)m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bicubic', align_corners=True)m(input)输出结果如下：tensor([[[[1., 2.],
原创
2021-08-10 14:48:49
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# PyTorch中的3D上采样
## 介绍
在计算机视觉领域，3D上采样是一种常用的技术，用于将低分辨率的3D体积数据（例如MRI或CT扫描图像）转换为高分辨率的数据。在PyTorch中，我们可以使用各种方法来进行3D上采样，其中包括插值和卷积等。
本文将介绍PyTorch中常用的3D上采样技术，并提供相应的代码示例。
## 3D上采样方法
### 1. 插值
插值是一种常用的3D上采样
原创
2023-08-30 04:12:00
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# PyTorch中的上采样：如何将图像放大两倍
在现代计算机视觉任务中，图像大小的调整是一个常见的需求。而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了强大的工具来处理各种图像操作。本文将介绍如何使用PyTorch对图像进行两倍上采样，并通过代码示例进行阐述。
## 什么是上采样？
上采样是一种图像处理技术，用于增加图像的分辨率。常用的方法包括最近邻插值、双线性插值等。上采样的目的通常是
原创
2024-08-17 05:07:20
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简介在上一篇关于list的复制中的问题中，笔者提到了一些由于list的复制语句产生的问题，如果能够搞明白一切皆对象的py设计思想，那么关于深复制和浅复制也很容易理解。其实这里的深复制和浅复制也类似于cpp概念中的深浅复制。深复制和浅复制在上节[3]中提到复制，在python中一切都是对象，每个对象包含了idendity、type 和 value。所以python中的复制语句实际上是添加引用，将内存
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2023-11-26 14:50:40
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PyTorch Upsample() 函数实现上采样import torchimport torch.nn as nninput = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1,1,2,2)print(input)m =
原创
2022-04-18 17:50:36
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# PyTorch中的上采样：放大图片的技术
在计算机视觉领域，图像大小和分辨率对许多任务至关重要。上采样（或放大）是处理图像的一个基本步骤，它涉及将图像的尺寸变得更大，从而提供更多的细节和信息。在深度学习框架中，PyTorch提供了多种上采样的方法，使得我们可以在处理图像时进行灵活的调整。
## 什么是上采样？
上采样是将图像的分辨率增加的过程。这个过程会用到一些插值（interpolat
原创
2024-09-20 12:59:18
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测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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