Upsample2D¶
Описание¶
Увеличивает размерность двумерных карт в заданное количество раз, заполняя новые ячейки значениями согласно выбранному режиму (см. параметры).
В отличие от деконволюции данный слой не является обучаемым.
Инициализация¶
def __init__(self, scale=2, mode="nearest", name=None):
Параметры
| Параметр | Возможные типы | Описание | По умолчанию |
|---|---|---|---|
| scale | Union[int, tuple] | Масштаб: во сколько раз увеличить входной тензор. | 2 |
| mode | str | Режим заполнения новых ячеек. | "nearest" |
| name | str | Имя слоя. | None |
Пояснения
scale - возможна передача как единой величины масштаба по высоте и ширине, так и tuple вида (scale_h, scale_w), где scale_h - величина масштаба для высоты карты, и scale_w - для ширины;
mode - возможные варианты: "nearest" (копирует значение ближайшей ячейки), "linear" (использует линейную интерполяцию по значениям близлежащих ячеек).
Примеры¶
Необходимые импорты:
>>> import numpy as np
>>> from PuzzleLib.Backend import gpuarray
>>> from PuzzleLib.Modules import Upsample2D
Info
gpuarray необходим для правильного размещения тензора на GPU
>>> batchsize, maps, h, w = 1, 1, 3, 3
>>> data = gpuarray.to_gpu(np.random.randint(0, 10, (batchsize, maps, h, w)).astype(np.float32))
>>> print(data)
[[[[9. 8. 4.]
[2. 7. 5.]
[3. 8. 3.]]]]
>>> upsample = Upsample2D(scale=2, mode="nearest")
>>> upsample(data)
[[[[9. 9. 8. 8. 4. 4.]
[9. 9. 8. 8. 4. 4.]
[2. 2. 7. 7. 5. 5.]
[2. 2. 7. 7. 5. 5.]
[3. 3. 8. 8. 3. 3.]
[3. 3. 8. 8. 3. 3.]]]]
Как и говорилось выше, масштаб можно задать разным для высоты и ширины (в этом случае длина кортежа масштабов должна соответствовать количеству размерностей карт):
>>> upsample = Upsample2D(scale=(2, 1), mode="nearest")
>>> upsample(data)
[[[[9. 8. 4.]
[9. 8. 4.]
[2. 7. 5.]
[2. 7. 5.]
[3. 8. 3.]
[3. 8. 3.]]]]
При линейной интерполяции результаты будут отличаться:
>>> upsample = Upsample2D(scale=2, mode="linear")
>>> upsample(data)
[[[[9. 8.6 8.2 7.2 5.6 4. ]
[6.2000003 6.76 7.32 6.96 5.68 4.4 ]
[3.3999999 4.92 6.44 6.7200003 5.7599998 4.8 ]
[2.2 4.2 6.2 6.68 5.64 4.6 ]
[2.6 4.6 6.6000004 6.84 5.3199997 3.8 ]
[3. 5. 7. 7. 5. 3. ]]]]