torch 双线性上采样

如果您想下采样/常规调整大小，您应该使用interpolate()方法，这里的上采样方法已经不推荐使用了。

Upsample

CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)

上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial，如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric，如点云数据)数据
假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width。因此对于一个空间spatial输入，我们期待着4D张量的输入，即minibatch x channels x height x width。而对于体积volumetric输入，我们则期待着5D张量的输入，即minibatch x channels x depth x height x width

对于上采样有效的算法分别有对 3D, 4D和 5D 张量输入起作用的 最近邻、线性,、双线性, 双三次(bicubic)和三线性(trilinear)插值算法

你可以给定scale_factor来指定输出为输入的scale_factor倍或直接使用参数size指定目标输出的大小（但是不能同时制定两个）

参数：

• size (int or Tuple[

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