mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor

class mindspore.ops.ResizeNearestNeighbor(size, align_corners=False, half_pixel_centers=False)[源代码]

使用最近邻插值算法调整输入Tensor为指定大小。最近邻插值算法的具体操作为：选择最近点的值，而不考虑相邻点的值，从而产生分段常数插值。

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) - 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 \((N, C, NEW\_H, NEW\_W)\) 。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]]]]