PyTorch修改模型输出分辨率: 从 (height, width) 到 (new_height, new_width)

使用PyTorch调整模型输出分辨率

假设你有一个输出形状为 (batch_size, channels, height, width) 的PyTorch模型，并且希望将其输出分辨率从 (height, width) 更改为 (new_height, new_width)。你可以使用 torch.nn.functional.interpolate 函数轻松实现这一点。

以下是如何使用该函数的示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义输入形状
batch_size, channels, height, width = model_output.size()

# 定义新的分辨率
new_height = 64
new_width = 64

# 使用 torch.nn.functional.interpolate 函数进行插值操作
resized_output = F.interpolate(model_output, size=(new_height, new_width), mode='bilinear', align_corners=False)

# 调整后的输出形状为 (batch_size, channels, new_height, new_width)
print(resized_output.shape)

代码说明:

1. 首先，我们导入必要的库：torch 和 torch.nn.functional (作为 F)。
2. 然后，我们定义输入张量的形状和所需的新分辨率。
3. torch.nn.functional.interpolate 函数用于执行调整大小操作。它接受以下参数：
   • input: 输入张量
   • size: 目标输出大小 (new_height, new_width)
   • mode: 插值方法 ('bilinear' 表示双线性插值)
   • align_corners: 如果为 True，则输入和输出张量的角点像素对齐。
4. 最后，我们打印调整后的输出张量的形状，它现在应该是 (batch_size, channels, new_height, new_width)。

通过使用 torch.nn.functional.interpolate 函数和适当的参数，你可以轻松地调整 PyTorch 模型的输出分辨率以满足你的需求。