mindspore.ops.ResizeBilinearV2
- class mindspore.ops.ResizeBilinearV2(align_corners=False, half_pixel_centers=False)[源代码]
使用双线性插值调整图像大小到指定的大小。
调整过程只改变输入图像最低量维度的数据,分别代表高和宽。
警告
这是一个实验性API,后续可能修改或删除。
- 参数:
align_corners (bool,可选) - 如果为
True
,则使用比例 \((new\_height - 1) / (height - 1)\) 对输入进行缩放,此时输入图像和输出图像的四个角严格对齐。如果为False
,使用比例 \(new\_height / height\) 输入进行缩放。默认值:False
。half_pixel_centers (bool,可选) - 是否使用半像素中心对齐。如果设置为
True
,那么 align_corners 应该设置为False
。默认值:False
。
- 输入:
x (Tensor) -输入图像为四维的Tensor,其shape为 \((batch, channels, height, width)\) ,支持的数据类型有:float16、float32。
size (Union[tuple[int], list[int], Tensor]) - 调整后图像的尺寸。为含有两个元素的一维的Tensor或者list或者tuple,分别为 \((new\_height, new\_width)\) 。
- 输出:
Tensor,调整大小后的图像。shape为 \((batch, channels, new\_height, new\_width)\) 的四维Tensor,数据类型与 x 一致。
- 异常:
TypeError - align_corners 不是bool。
TypeError - half_pixel_centers 不是bool。
TypeError - align_corners 和 half_pixel_centers 同时为True。
ValueError - half_pixel_centers 为True,同时运行平台为CPU。
ValueError - x 维度不是4。
ValueError - size 为Tensor且维度不是1。
ValueError - size 含有元素个数不是2。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> from mindspore import Tensor, ops >>> x = Tensor([[[[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]]]], mindspore.float32) >>> output = ops.ResizeBilinearV2()(x, (5, 5)) >>> print(output) [[[[1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.]]]]