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mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor

class mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor(size, align_corners=False, half_pixel_centers=False)

使用最近邻插值算法调整输入Tensor为指定大小。在计算分段常数插值时，最近邻插值算法会选择最近点的值，而不考虑相邻点的值。

参数：

• size (Union[tuple, list]) - 指定输入Tensor的新大小。size的维度必须为2。

• align_corners (bool，可选) - 输入和输出Tensor的4个角像素是否居中对齐。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：

• input_x (Tensor) - ResizeNearestNeighbor的输入，四维的Tensor，其shape为 $(N,C,H,W)$ 。

输出：

Tensor，输出Tensor的shape为 $(N,C,NEW\mathrm{\_}H,NEW\mathrm{\_}W)$ 。数据类型与 input_x 相同。

异常：

• TypeError - size 既不是tuple，也不是list。

• TypeError - align_corners 不是bool。

• ValueError - size 的shape长度不等于2。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> input_tensor = Tensor(np.array([[[[-0.1, 0.3, 3.6], [0.4, 0.5, -3.2]]]]), mindspore.float32)
>>> size = (2, 2)
>>> output = ops.ResizeNearestNeighbor(size=size)(input_tensor)
>>> print(output)
[[[[-0.1  0.3]
   [ 0.4  0.5]]]]