mindspore.ops.GridSampler2D =========================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.GridSampler2D.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.ops.GridSampler2D(interpolation_mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=False) 此操作使用基于流场网格的插值对2D `input_x` 进行采样,该插值通常由 :func:`mindspore.ops.affine_grid` 生成。 .. warning:: 这是一个实验性API,后续可能修改或删除。 更多参考详见 :func:`mindspore.ops.grid_sample`。 参数: - **interpolation_mode** (str,可选) - 指定插值方法的可选字符串。可选值为: ``'bilinear'`` 、 ``'nearest'`` ,默认值: ``'bilinear'`` 。 - ``'nearest'``:最近邻插值。每个输出像素的值为最近的输入像素的值。这种方法简单快速,但可能导致块状或像素化的输出。 - ``'bilinear'``:双线性插值。每个输出像素是最接近的四个输入像素的加权平均值,使用双线性插值计算。与最近邻插值相比,此方法产生更平滑的结果。 - **padding_mode** (str,可选) - 指定填充模式的可选字符串。可选值为: ``'zeros'`` 、 ``'border'`` 或者 ``'reflection'`` ,默认值: ``'zeros'`` 。 当采样grid超出输入Tensor的边界时,各种填充模式效果如下: - ``'zeros'`` :使用零填充输入Tensor。 - ``'border'`` :使用Tensor边缘上像素的值填充输入Tensor。 - ``'reflection'`` :通过反射Tensor边界处的像素值,并将反射值沿着Tensor的边界向外扩展来填充输入Tensor。 - **align_corners** (bool,可选) - 一个可选bool。如果为 ``True`` ,输入和输出Tensor的角像素是对齐的,如果为 ``False`` , 则不使用角像素对齐。默认值:``False`` 。 输入: - **input_x** (Tensor) - 一个4D的Tensor,shape为 :math:`(N, C, H_{in}, W_{in})` 。支持数据类型: - Ascend: float16、float32。 - GPU/CPU: float16、float32、float64。 - **grid** (Tensor) - 一个4D的Tensor,dtype和 `input_x` 相同,shape为 :math:`(N, H_{out}, W_{out}, 2)` , 用于指定由输入空间维度归一化的采样像素位置。 输出: 一个4-D的Tensor,dtype和 `input_x` 相同,shape为 :math:`(N, C, H_{out}, W_{out})` 。