resize_nearest

    该OP对输入图片进行大小调整,在高度方向宽度方向进行最邻近插值(nearest neighbor interpolation)操作。

    输出形状按优先级顺序依据 actual_shape , out_shapescale 而定。

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

    最邻近插值的详细介绍请参照:

    • 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) - 双线性插值法调整后的输出,维度为[out_h, out_w]的2-D Tensor。如果 out_shape 是列表,每一个元素可以是整数或者shape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) – 输入高宽的乘数因子。 out_shapescale 二者至少设置其一。 out_shape 具有比 scale 更高的优先级。 默认值为None。

    • name (str|None) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法请参见 Name 。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。

    • 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)。

    返回类型:Variable

    1. import paddle.fluid as fluid
    2. input = fluid.layers.data(name="input", shape=[3,6,9], dtype="float32")
    3. # input.shape = [-1, 3, 6, 9], where -1 indicates batch size, and it will get the exact value in runtime.
    4. out0 = fluid.layers.resize_nearest(input, out_shape=[12, 12])
    5. # out0.shape = [-1, 3, 12, 12], it means out0.shape[0] = input.shape[0] in runtime.
    6. # out_shape is a list in which each element is a integer or a tensor Variable
    7. dim1 = fluid.layers.data(name="dim1", shape=[1], dtype="int32", append_batch_size=False)
    8. out1 = fluid.layers.resize_nearest(input, out_shape=[12, dim1])
    9. # out_shape is a 1-D tensor Variable
    10. shape_tensor = fluid.layers.data(name="resize_shape", shape=[2], dtype="int32", append_batch_size=False)
    11. # out2.shape = [-1, 3, -1, -1]
    12. # when use actual_shape
    13. actual_shape_tensor = fluid.layers.data(name="actual_shape_tensor", shape=[2], dtype="int32", append_batch_size=False)
    14. out3 = fluid.layers.resize_nearest(input, out_shape=[4, 4], actual_shape=actual_shape_tensor)
    15. # out3.shape = [-1, 3, 4, 4]
    16. # scale is a Variable
    17. scale_tensor = fluid.layers.data(name="scale", shape=[1], dtype="float32", append_batch_size=False)