PyTorch Upsample

一、PyTorch Upsample簡介

PyTorch是一個基於Python的科學計算包，是一個使用GPU和CPU優化的張量計算（Tensor）庫。在PyTorch中，Upsample是一個用於上採樣（放大）張量的函數，它可以通過不同的方式來實現上採樣。在PyTorch中，Upsample函數已被棄用，但仍可使用，建議使用更穩定的函數UpsamplingNearest2d或UpsamplingBilinear2d。

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

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

在PyTorch 1.1.0版本及之後的版本中，使用UpsamplingNearest2d函數的方法如下所示：

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

使用UpsamplingBilinear2d函數的方法類似於UpsamplingNearest2d。

二、PyTorch Upsampling方式的選擇

在PyTorch中，上採樣可以有兩種方式：線性插值和最鄰近插值。UpsamplingBilinear2d使用線性插值，UpsamplingNearest2d使用最鄰近插值。下面是它們之間插值效果的比較。

以輸入大小為(1, 1, 4, 4)為例：

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)

得到的結果如下：

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.]]]])

由此可見，使用UpsamplingBilinear2d函數進行的上採樣（放大）結果如預期，使用UpsamplingNearest2d函數進行的最鄰近插值效果不理想。

三、PyTorch Upsample函數的應用

PyTorch Upsample函數的應用包括以下幾個方面：

1. 圖像數據預處理

在深度學習中，圖像數據預處理是一個必要環節。有時候為了訓練網絡或直接用網絡預測圖像，需要對圖像進行調整大小。使用PyTorch Upsampling函數可以實現高質量的大小調整。

下面是調整大小的示例代碼：

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())

上述代碼中，我們將一張512*512像素的lena圖片進行了最鄰近插值和線性插值上採樣，得到了兩張1024*1024像素的圖片。

2. 特徵圖上採樣

在某些情況下，我們需要對網絡的特徵進行上採樣，以便與原始圖像進行匹配。這個時候我們可以使用Upsampling函數。

下面是特徵圖上採樣的示例代碼：

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，我們將(1, 3, 128, 128)大小的特徵圖進行了單倍上採樣，得到了兩個(1, 3, 256, 256)大小的輸出。

3. 端到端網絡應用

在很多深度學習應用中，我們需要將網絡作為一個端到端的系統來使用。而且，有時候在網絡的輸出中需要採取額外的步驟或操作。在這種情況下，我們可以使用Upsample函數來增加網絡的靈活性。

下面是端到端網絡應用示例代碼：

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，我們定義了一個簡單的網絡，並在其輸出上實現了上採樣操作。該網絡將32*32大小的輸入轉換為10*20大小的輸出，並在輸出上實現了上採樣操作。

四、結論

通過本文的介紹，我們了解了PyTorch Upsample函數的相關知識。在深度學習中，上採樣可以有兩種方式：線性插值和最鄰近插值。在應用Upsample函數時，我們可以將其用於圖像數據預處理、特徵圖上採樣和端到端網絡應用等多個方面。