PyTorch Upsample

一、PyTorch Upsample简介

PyTorch是一个基于Python的科学计算包，是一个使用GPU和CPU优化的张量计算（Tensor）库。在PyTorch中，Upsample是一个用于上采样（放大）张量的函数，它可以通过不同的方式来实现上采样。在PyTorch中，Upsample函数已被弃用，但仍可使用，建议使用更稳定的函数UpsamplingNearest2d或UpsamplingBilinear2d。

在PyTorch 0.4.0版本及以前的版本中，使用Upsample函数的方法如下所示：

import torch.nn.functional as F
upsample1 = F.upsample(x, scale_factor=2, mode='nearest')
print(upsample1.shape)

在PyTorch 1.1.0版本及之后的版本中，使用UpsamplingNearest2d函数的方法如下所示：

import torch.nn as nn
upsample2 = nn.UpsamplingNearest2d(scale_factor=2)(x)
print(upsample2.shape)

使用UpsamplingBilinear2d函数的方法类似于UpsamplingNearest2d。

二、PyTorch Upsampling方式的选择

在PyTorch中，上采样可以有两种方式：线性插值和最邻近插值。UpsamplingBilinear2d使用线性插值，UpsamplingNearest2d使用最邻近插值。下面是它们之间插值效果的比较。

以输入大小为(1, 1, 4, 4)为例：

import torch

x = torch.ones(1, 1, 4, 4)
upsample_bilinear = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)(x)
upsample_nearest = nn.UpsamplingNearest2d(scale_factor=2)(x)
print('Bilinear Upsample:\n', upsample_bilinear)
print('Nearest Upsample:\n', upsample_nearest)

得到的结果如下：

Bilinear Upsample:
 tensor([[[[1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
           [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
           [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
           [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
           [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000],
           [1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]]]])
Nearest Upsample:
 tensor([[[[1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.],
           [1., 1., 1., 1.]]]])

由此可见，使用UpsamplingBilinear2d函数进行的上采样（放大）结果如预期，使用UpsamplingNearest2d函数进行的最邻近插值效果不理想。

三、PyTorch Upsample函数的应用

PyTorch Upsample函数的应用包括以下几个方面：

1. 图像数据预处理

在深度学习中，图像数据预处理是一个必要环节。有时候为了训练网络或直接用网络预测图像，需要对图像进行调整大小。使用PyTorch Upsampling函数可以实现高质量的大小调整。

下面是调整大小的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms.functional as F
from PIL import Image

img = Image.open('lena.png')
img = F.to_tensor(img)
print('Original Image Size:', img.size())

upsample1 = F.upsample(img, scale_factor=2, mode='nearest')
print('Nearest Upsample Image Size:', upsample1.size())

upsample2 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)(img.unsqueeze(0))
print('Bilinear Upsample Image Size:', upsample2.squeeze(0).size())

上述代码中，我们将一张512*512像素的lena图片进行了最邻近插值和线性插值上采样，得到了两张1024*1024像素的图片。

2. 特征图上采样

在某些情况下，我们需要对网络的特征进行上采样，以便与原始图像进行匹配。这个时候我们可以使用Upsampling函数。

下面是特征图上采样的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.rand((1, 3, 128, 128))

upsample1 = nn.UpsamplingNearest2d(scale_factor=2)(x)
upsample2 = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)(x)

print('Nearest Upsample Output Shape:', upsample1.shape)
print('Bilinear Upsample Output Shape:', upsample2.shape)

在上述示例中，我们将(1, 3, 128, 128)大小的特征图进行了单倍上采样，得到了两个(1, 3, 256, 256)大小的输出。

3. 端到端网络应用

在很多深度学习应用中，我们需要将网络作为一个端到端的系统来使用。而且，有时候在网络的输出中需要采取额外的步骤或操作。在这种情况下，我们可以使用Upsample函数来增加网络的灵活性。

下面是端到端网络应用示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
        self.upsample = nn.UpsamplingBilinear2d(scale_factor=2)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 6 * 6)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        x = self.upsample(x.unsqueeze(2).unsqueeze(3))
        return x

net = Net()
inputs = torch.randn((1, 3, 32, 32))
outputs = net(inputs)
print('Output Shape:', outputs.shape)

在上述示例中，我们定义了一个简单的网络，并在其输出上实现了上采样操作。该网络将32*32大小的输入转换为10*20大小的输出，并在输出上实现了上采样操作。

四、结论

通过本文的介绍，我们了解了PyTorch Upsample函数的相关知识。在深度学习中，上采样可以有两种方式：线性插值和最邻近插值。在应用Upsample函数时，我们可以将其用于图像数据预处理、特征图上采样和端到端网络应用等多个方面。