比较与torch.nn.functional.interpolate的功能差异

以下映射关系均可参考本文。

PyTorch APIs	MindSpore APIs
torch.nn.functional.interpolate	mindspore.ops.interpolate
torch.nn.functional.upsample	mindspore.ops.upsample
torch.nn.Upsample	mindspore.nn.Upsample

torch.nn.functional.interpolate

torch.nn.functional.interpolate(
    input,
    size=None,
    scale_factor=None,
    mode='nearest',
    align_corners=None,
    recompute_scale_factor=None) -> Tensor

更多内容详见torch.nn.functional.interpolate。

mindspore.ops.interpolate

mindspore.ops.interpolate(
    x,
    size=None,
    scale_factor=None,
    mode='nearest',
    align_corners=None,
    recompute_scale_factor=None) -> Tensor

更多内容详见mindspore.ops.interpolate。

使用方式

PyTorch：根据 size 或者 scale_factor 对数据进行上采样或者下采样。 recompute_scale_factor 控制是否重新计算用于插值计算的 scale_factor 。如果 recompute_scale_factor 为True，则必须传入 scale_factor ，并使用 scale_factor 计算输出大小。所计算的输出大小将用于推断插值的新比例。当 scale_factor 是浮点数时，由于舍入和精度问题，它可能与重新计算的比例不同。如果 recompute_scale_factor 为False，则直接使用 size 或 scale_factor 进行插值。插值方式可以选择’nearest’ | ‘linear’ | ‘bilinear’ | ‘bicubic’ | ‘area’等五种模式。 align_corners 控制对齐坐标的对齐方式，对’linear’ | ‘bilinear’ | ‘bicubic’ 模式生效，默认为False。

MindSpore：和PyTorch实现功能基本一致，但是对于一些参数支持不完善，例如一些模式不能直接传入 scale_factor ，但可以通过设置 recompute_scale_factor 参数为True进行规避（当 scale_factor 为浮点数时，可能产生精度误差），具体差异如下。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	size	size	-
	参数2	scale_factor	scale_factor	功能一致，目前仅支持’area’模式直接传入缩放系数，对于不支持的模式可以通过设置 `recompute_scale_factor` 参数为True进行规避（当 `scale_factor` 为浮点数时，可能产生精度误差）
	参数3	mode	mode	功能一致，MindSpore暂不支持’nearest’(5D)和’trilinear’模式
	参数4	align_corners	align_corners	功能一致, 但在’bicubic’模式 `align_corners=False` 时，计算方式和TensorFlow相同，结果和PyTorch有差异
	参数5	recompute_scale_factor	recompute_scale_factor	-
输入	单输入	input	x	功能一致，参数名不同

差异分析与示例

代码示例1

使用默认’nearest’模式插值，传入 size ，两API实现同样的功能。

# Pytorch
import torch
import numpy as np

x = torch.tensor(np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]).astype(np.float32))
output = torch.nn.functional.interpolate(input=x, size=6)
print(output.numpy())
# [[[1. 1. 2. 2. 3. 3.]
#   [4. 4. 5. 5. 6. 6.]]]

# MindSpore
import numpy as np
import mindspore
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as ops

x = Tensor(np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]).astype(np.float32))
output = ops.interpolate(x, size=6, mode="nearest")
print(output)
# [[[1. 1. 2. 2. 3. 3.]
#   [4. 4. 5. 5. 6. 6.]]]

代码示例2

使用’bilinear’模式，传入 scale_factor 进行缩放，此模式下MindSpore不支持直接传入，但可以设置 recompute_scale_factor 参数为True进行规避（ scale_factor 为浮点数时，可能存在误差）。

# Pytorch
import torch
import numpy as np

x = torch.tensor(np.array([[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]]).astype(np.float32))
output = torch.nn.functional.interpolate(input=x, scale_factor=2.0, mode="bilinear", align_corners=True)
print(output.numpy())
# [[[[1.        1.4000001 1.8       2.2       2.6       3.       ]
#    [2.        2.4       2.8       3.1999998 3.6000001 4.       ]
#    [3.        3.4000003 3.8       4.2000003 4.6       5.       ]
#    [4.        4.4       4.8       5.2       5.6       6.       ]]]]

# MindSpore
import numpy as np
import mindspore
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as ops

x = Tensor(np.array([[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]]).astype(np.float32))
output = ops.interpolate(x, scale_factor=2.0, recompute_scale_factor=True, mode="bilinear", align_corners=True)
print(output)
# [[[[1.        1.4       1.8       2.2       2.6       3.       ]
#    [2.        2.4       2.8000002 3.2       3.6       4.       ]
#    [3.        3.4       3.8000002 4.2       4.6       5.       ]
#    [4.        4.4       4.8       5.2       5.6       6.       ]]]]