详解nn.Upsampling被弃用，使用nn.functional.interpolate代替

在PyTorch的深度学习库中，我们常常需要处理图像尺寸的调整。在早期的版本中，我们可以使用nn.Upsampling模块来进行上采样操作，但是近期的更新中，官方已宣布nn.Upsampling被弃用，建议使用nn.functional.interpolate来取而代之。在本篇博客文章中，我们将详细解释为什么nn.Upsampling被弃用，并讨论如何正确使用nn.functional.interpolate。

问题与原因

在早期版本中，nn.Upsampling是用于图像上采样的标准模块。它可以将低分辨率的图像放大到高分辨率，从而帮助模型更好地捕捉图像细节。然而，nn.Upsampling存在一些问题，导致官方决定将其弃用。以下是这些问题的概述：

1. 灵活性限制：nn.Upsampling只支持固定的上采样因子，例如2倍、3倍等。这种限制导致在某些场景下无法满足实际需要，因为我们可能需要非整数的上采样因子。
2. 存储与计算效率：nn.Upsampling在执行上采样操作时，会创建一个新的张量，并将原始图像的像素复制到新张量中的适当位置。这种复制操作对存储和计算效率造成了负担。
3. 内存资源占用：由于nn.Upsampling是一个模块，它需要额外的内存资源来存储模块的状态。在处理大型图像或批量数据时，这可能导致内存资源不足。 因此，为了解决以上问题，官方决定停用nn.Upsampling模块，并推荐使用nn.functional.interpolate函数来进行图像上采样操作。

使用nn.functional.interpolate

nn.functional.interpolate是PyTorch中的一个函数，提供了灵活且高效的图像上采样方法。与nn.Upsampling不同，nn.functional.interpolate具有许多优点，使其成为一个更好的选择。以下是使用nn.functional.interpolate的几个关键点：

1. 灵活性与控制：使用nn.functional.interpolate，您可以指定任意的上采样因子，并灵活选择插值方法（例如，最近邻插值、双线性插值、双三次插值等）来适应不同场景的需求。
2. 内存和计算效率：与nn.Upsampling不同，nn.functional.interpolate函数不需要创建新的张量，而是直接在原始张量上执行上采样操作。这样可以节省存储空间，并且由于没有额外的复制操作，也提高了计算效率。
3. 适用于不同输入类型：nn.functional.interpolate可以应用于各种类型的输入，包括图像、音频和时间序列等。这种通用性使它成为一个更加强大和灵活的工具。 以下是一个示例代码，展示了如何使用nn.functional.interpolate进行图像上采样：

pythonCopy code
import torch
import torch.nn.functional as F
# 假设我们有一个大小为(1, 3, 32, 32)的图像张量
image = torch.randn(1, 3, 32, 32)
# 使用nn.functional.interpolate进行2倍上采样
upsampled_image = F.interpolate(image, scale_factor=2, mode='bilinear')
# 输出结果尺寸
print("原始图像尺寸:", image.shape)
print("上采样后图像尺寸:", upsampled_image.shape)

在上述示例中，我们首先创建了一个大小为(1, 3, 32, 32)的图像张量。然后，使用F.interpolate函数对图像进行2倍上采样，并选择了双线性插值作为插值方法。最后，我们打印了原始图像和上采样后图像的尺寸。

示例代码，展示了如何使用nn.functional.interpolate对图像进行上采样。

pythonCopy code
import torch
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
# 读取原始图像
image = Image.open("input_image.jpg")
# 将PIL图像转换为PyTorch张量
image_tensor = transforms.ToTensor()(image)
# 将图像大小调整为(1, C, H, W)，例如(1, 3, 256, 256)
image_tensor = torch.unsqueeze(image_tensor, 0)
# 指定目标上采样尺寸
target_size = (512, 512)
# 使用nn.functional.interpolate进行图像上采样
upsampled_image = F.interpolate(image_tensor, size=target_size, mode='bilinear', align_corners=False)
# 将上采样后的张量转换为PIL图像
upsampled_image_pil = transforms.ToPILImage()(upsampled_image.squeeze())
# 展示原始图像和上采样后的图像
image.show()
upsampled_image_pil.show()

在上述示例代码中，我们首先使用PIL库读取了原始图像，然后将其转换为PyTorch张量。接下来，我们使用transforms.ToTensor()将PIL图像转换为张量表示，并使用torch.unsqueeze将其调整为形状为(1, C, H, W)的张量，其中C是通道数，H和W是图像的高度和宽度。然后，我们指定了目标上采样尺寸，并使用nn.functional.interpolate对图像进行上采样操作。最后，我们将上采样后的张量转换为PIL图像，并使用show()方法展示原始图像和上采样后的图像。

nn.functional.interpolate是PyTorch中用于执行张量插值的函数之一。它提供了一种灵活的方式来调整输入张量的尺寸，并可以根据需要执行上采样或下采样操作。该函数支持多种插值方法，例如最近邻插值、双线性插值和双三次插值等，可以根据不同的应用场景选择适当的插值方法。 函数的语法如下：

pythonCopy code
output = torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)

参数说明：

• input：输入张量，形状为(N, C, H, W)或(N, C, D, H, W)，其中N是批次大小，C是通道数，H、W（或D、H、W）是输入张量的空间维度。
• size：可选参数，目标输出尺寸。可以是一个整数，表示在所有空间维度上等比例缩放（上采样或下采样），也可以是一个元组，指定不同空间维度上的目标尺寸。
• scale_factor：可选参数，缩放因子。可以是一个浮点数，表示在所有空间维度上等比例缩放的因子，也可以是一个元组，指定不同空间维度上的缩放因子。
• mode：可选参数，插值方法。可以是'nearest'（最近邻插值）、'bilinear'（双线性插值）或'bicubic'（双三次插值）之一。
• align_corners：可选参数，布尔值。用于调整插值的角点对齐方式，默认为None，表示不进行调整。如果设置为True，则与原始的PyTorch版本兼容；如果设置为False，则与旧版本的PyTorch、TensorFlow等库的默认行为兼容。 函数的返回值是经过插值操作后的输出张量。 示例用法：

pythonCopy code
import torch
import torch.nn.functional as F
# 创建一个4维输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 64, 64)
# 使用双线性插值将输入张量上采样为目标尺寸(128, 128)
output = F.interpolate(input_tensor, size=(128, 128), mode='bilinear')
# 使用最近邻插值将输入张量下采样为目标尺寸(32, 32)
output = F.interpolate(input_tensor, size=(32, 32), mode='nearest')

nn.functional.interpolate是一个非常灵活和强大的函数，常用于图像处理、计算机视觉等领域中的尺寸调整任务。你可以根据需求选择合适的插值方法和目标尺寸来执行上采样或下采样操作。

总结

在本篇博客文章中，我们深入探讨了为什么nn.Upsampling被弃用，并介绍了使用nn.functional.interpolate函数进行图像上采样的方法。nn.functional.interpolate提供了更大的灵活性、更高的效率以及更少的内存资源占用。通过合理选择插值方法和上采样因子，我们可以在深度学习模型中灵活地应用图像上采样操作。希望本篇文章能帮助您更好地理解如何迁移代码，并充分利用nn.functional.interpolate的优势。