mindspore.ops.ResizeBilinear
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.. py:class:: mindspore.ops.ResizeBilinear(size, align_corners=False, half_pixel_centers=False)

    使用双线性插值调整图像大小到指定的大小。

    调整输入图像的高和宽，且可以输入不同数据类型的图像，但输出的数据类型只能是float32。

    **参数：**

    - **size** (Union[tuple[int], list[int]]) - 指定图像的新尺寸，输入格式为：2个int元素 :math:`(new\_height, new\_width)` 的tuple或者list。
    - **align_corners** (bool) - 如果为True，则通过 :math:`(new\_height - 1) / (height - 1)` 调整输入，这将精确对齐图像的4个角和调整图像大小。如果为False，则按 :math:`new\_height / height` 调整输入。默认值：False。
    - **half_pixel_centers** (bool) - 是否几何中心对齐。如果设置为True, 那么 `scale_factor` 应该设置为False。默认值：False。

    **输入：**

    - **x** (Tensor) - ResizeBilinear的输入，四维的Tensor，其shape为 :math:`(batch, channels, height, width)` ，数据类型为float32或float16。

    **输出：**

    Tensor，调整大小后的图像。shape为 :math:`(batch, channels, new\_height, new\_width)` 的四维Tensor，数据类型与输入 `x` 相同。 

    **异常：**

    - **TypeError** - `size` 既不是tuple，也不是list。
    - **TypeError** - `align_corners` 不是bool。
    - **TypeError** - `half_pixel_centers` 不是bool。
    - **TypeError** - `align_corners` 和 `half_pixel_centers` 都为True。
    - **TypeError** - `half_pixel_centers` 为True，且device_target不为Ascend。
    - **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
    - **TypeError** - `x` 不是Tensor。
    - **ValueError** - `x` 的shape长度不等于4。