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Python mxnet.symbol.UpSampling用法及代码示例

用法:

mxnet.symbol.UpSampling(*data, **kwargs)

参数：

  • data：(Symbol[]) - 要上采样的张量数组。对于双线性上采样，应该有 2 个输入 - 1 个数据和 1 个权重。
  • scale：(int, required) - 上采样比例
  • num_filter：(int, optional, default='0') - 输入过滤器。仅由双线性sample_type使用。由于双线性上采样使用反卷积，因此将num_filters设置为通道数。
  • sample_type：({'bilinear', 'nearest'}, required) - 上采样方法
  • multi_input_mode：({'concat', 'sum'},optional, default='concat') - 如何处理多个输入。 concat 表示沿通道维度连接上采样图像。 sum 表示将所有图像加在一起，仅适用于最近邻上采样。
  • workspace：(long (non-negative), optional, default=512) - 反卷积的 Tmp 工作区 (MB)
  • name：(string, optional.) - 结果符号的名称。

返回：

结果符号。

返回类型：

Symbol

对给定的输入数据进行上采样。

两种算法 (sample_type) 可用于上采样：

  • 最近的邻居
  • Bilinear

最近邻上采样

输入数据预计为 NCHW。

例子：

x = [[[[1. 1. 1.]
       [1. 1. 1.]
       [1. 1. 1.]]]]

UpSampling(x, scale=2, sample_type='nearest') = [[[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]
                                                   [1. 1. 1. 1. 1. 1.]
                                                   [1. 1. 1. 1. 1. 1.]
                                                   [1. 1. 1. 1. 1. 1.]
                                                   [1. 1. 1. 1. 1. 1.]
                                                   [1. 1. 1. 1. 1. 1.]]]]

双线性上采样

在引擎盖下使用deconvolution 算法。您需要同时提供输入数据和内核。

输入数据预计为 NCHW。

num_filter 预计与通道数相同。

例子：

x = [[[[1. 1. 1.]
       [1. 1. 1.]
       [1. 1. 1.]]]]

w = [[[[1. 1. 1. 1.]
       [1. 1. 1. 1.]
       [1. 1. 1. 1.]
       [1. 1. 1. 1.]]]]

UpSampling(x, w, scale=2, sample_type='bilinear', num_filter=1) = [[[[1. 2. 2. 2. 2. 1.]
                                                                     [2. 4. 4. 4. 4. 2.]
                                                                     [2. 4. 4. 4. 4. 2.]
                                                                     [2. 4. 4. 4. 4. 2.]
                                                                     [2. 4. 4. 4. 4. 2.]
                                                                     [1. 2. 2. 2. 2. 1.]]]]

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.symbol.UpSampling。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。