mindspore.ops.GridSampler2D

class mindspore.ops.GridSampler2D(interpolation_mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=False)[源代码]

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 mindspore.ops.affine_grid() 生成。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

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”。
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，dtype为float16或者float32，shape为 \((N, C, H_{in}, W_{in})\) 。
grid (Tensor) - 一个4D的Tensor，dtype和 input_x 相同，shape为 \((N, H_{out}, W_{out}, 2)\) ，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 \((N, C, H_{out}, W_{out})\) 。

异常：

TypeError - 如果 input_x 或者 grid 不是一个Tensor。
TypeError - 如果 input_x 和 grid 的dtype不兼容。
TypeError - 如果 input_x 或者 grid 的dtype无效。
TypeError - 如果 align_corners 不是一个布尔值。
ValueError - 如果 input_x 或者 grid 的维度不等于4。
ValueError - 如果 input_x 的第一根轴和 grid 的不相等。
ValueError - 如果 grid 的第四根轴不等于2。
ValueError - 如果 interpolation_mode 不是”bilinear”或者”nearest”的字符串。
ValueError - 如果 padding_mode 不是”zeros”、”border”、”reflection”的字符串。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> gridsampler = ops.GridSampler2D(interpolation_mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=True)
>>> input_x = Tensor(np.arange(16).reshape((2, 2, 2, 2)).astype(np.float32))
>>> grid = Tensor(np.arange(-9, 9, 0.5).reshape((2, 3, 3, 2)).astype(np.float32))
>>> output = gridsampler(input_x, grid)
>>> print(output)
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