resize_bilinear¶

paddle.fluid.layers. resize_bilinear ( input, out_shape=None, scale=None, name=None, actual_shape=None, align_corners=True, align_mode=1, data_format='NCHW' ) [源代码] ¶

注意： 参数 actual_shape 将被弃用，请使用 out_shape 替代。

该OP应用双向性插值法调整输入图片的大小，输出形状按优先级由actual_shape、out_shape和scale指定。

双线性插值是对线性插值的扩展，即二维变量方向上(如h方向和w方向)插值。关键思想是先在一个方向上执行线性插值，然后再在另一个方向上执行线性插值。

详情请参阅维基百科。

align_corners和align_mode是可选参数，插值的计算方法可以由它们选择。

         Example:

  For scale:

    if align_corners = True && out_size > 1 :

      scale_factor = (in_size-1.0)/(out_size-1.0)

    else:

      scale_factor = float(in_size/out_size)

Bilinear interpolation:

  if align_corners = False , align_mode = 0

      input : (N,C,H_in,W_in)
      output: (N,C,H_out,W_out) where:

      H_out = (H_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5
      W_out = (W_{in}+0.5) * scale_{factor} - 0.5

  else:

      input : (N,C,H_in,W_in)
      output: (N,C,H_out,W_out) where:

      H_out = H_{in} * scale_{factor}
      W_out = W_{in} * scale_{factor}

参数¶

input (Variable) - 4-D Tensor，数据类型为float32、float64或uint8，其数据格式由参数 data_format 指定。

out_shape (list|tuple|Variable|None) - 双线性层的输出形状，维度为[out_h, out_w]的二维Tensor。如果 out_shape 是列表，每一个元素可以是整数或者维度为[1]的变量。如果 out_shape 是变量，则其维度大小为1。默认值为None。

scale (float|Variable|None) - 用于输入高度或宽度的乘数因子。out_shape和scale至少要设置一个。out_shape的优先级高于scale。默认值为None。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

actual_shape (Variable) - 可选输入，用于动态指定输出形状。如果指定actual_shape，图像将根据给定的形状调整大小，而不是根据指定形状的 out_shape 和 scale 进行调整。也就是说，actual_shape 具有最高的优先级。注意：如果希望动态指定输出形状，建议使用 out_shape，因为 actual_shape 未来将被弃用。在使用actual_shape指定输出形状时，仍然需要设置out_shape和scale之一，否则在图形构建阶段会出现错误。默认值为None。

align_corners （bool）- 一个可选的bool型参数，如果为True，则将输入和输出张量的4个角落像素的中心对齐，并保留角点像素的值。默认值为True

align_mode （int）- 双线性插值的可选项。可以是'0'代表src_idx = scale *（dst_indx + 0.5）-0.5；如果为'1'，代表src_idx = scale * dst_index。

data_format （str，可选）- 指定输入的数据格式，输出的数据格式将与输入保持一致，可以是"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCHW"。

返回¶

4-D Tensor，形状为 (num_batches, channels, out_h, out_w) 或 (num_batches, out_h, out_w, channels)。

代码示例¶

          #declarative mode
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
import paddle
paddle.enable_static()
input = fluid.data(name="input", shape=[None,3,6,10])

#1
output = fluid.layers.resize_bilinear(input=input,out_shape=[12,12])

#2
#x = np.array([2]).astype("int32")
#dim1 = fluid.data(name="dim1", shape=[1], dtype="int32")
#fluid.layers.assign(input=x, output=dim1)
#output = fluid.layers.resize_bilinear(input=input,out_shape=[12,dim1])

#3
#x = np.array([3,12]).astype("int32")
#shape_tensor = fluid.data(name="shape_tensor", shape=[2], dtype="int32")
#fluid.layers.assign(input=x, output=shape_tensor)
#output = fluid.layers.resize_bilinear(input=input,out_shape=shape_tensor)

#4
#x = np.array([0.5]).astype("float32")
#scale_tensor = fluid.data(name="scale", shape=[1], dtype="float32")
#fluid.layers.assign(x,scale_tensor)
#output = fluid.layers.resize_bilinear(input=input,scale=scale_tensor)

place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())

input_data = np.random.rand(2,3,6,10).astype("float32")

output_data = exe.run(fluid.default_main_program(),
    feed={"input":input_data},
    fetch_list=[output],
    return_numpy=True)

print(output_data[0].shape)

#1
# (2, 3, 12, 12)
#2
# (2, 3, 12, 2)
#3
# (2, 3, 3, 12)
#4
# (2, 3, 3, 5)

#imperative mode
import paddle.fluid.dygraph as dg

with dg.guard(place) as g:
    input = dg.to_variable(input_data)
    output = fluid.layers.resize_bilinear(input=input, out_shape=[12,12])
    print(output.shape)

    # [2L, 3L, 12L, 12L]

         