grid_sample

    该OP基于flow field网格的对输入X进行双线性插值采样。网格通常由affine_grid生成, shape为[N, H, W, 2]，是shape为[N, H, W]的采样点张量的(x, y)坐标。 其中，x坐标是对输入数据X的第四个维度(宽度维度)的索引，y坐标是第三维度(高维度)的索引，最终输出采样值为采样点的4个最接近的角点的双线性插值结果，输出张量的shape为[N, C, H, W]。

    step 1：

    step 2：

    在每个[H, W]区域用网格(X, y)作为输入数据X的索引，并将双线性插值点值由4个最近的点表示。

    • x (Tensor): 输入张量，维度为

      的4-D Tensor，N为批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度, 数据类型为float32或float64。

    • mode (str, optional): 插值方式，可以为 ‘bilinear’ 或者 ‘nearest’. 默认值：’bilinear’。

    • align_corners (bool, optional): 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：True。

    返回： 输入X基于输入网格的双线性插值计算结果，维度为 [N,C,H,W][N,C,H,W] 的4-D Tensor

    代码示例：