Upsample3D

Описание

Info

Родительский класс: Module

Производные классы: -

Увеличивает размерность трёхмерных 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 глубине, высоте и ширине, так и tuple вида (scale_d, scale_h, scale_w), где scale_d - величина масштаба для глубины карты, 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 Upsample3D

Info

gpuarray необходим для правильного размещения тензора на GPU

>>> batchsize, maps, d, h, w = 1, 1, 3, 3, 3
>>> data = gpuarray.to_gpu(np.random.randint(0, 10, (batchsize, maps, d, h, w)).astype(np.float32))
>>> upsample = Upsample3D(scale=2, mode="nearest")
>>> upsample(data)

Как и говорилось выше, масштаб можно задать разным для глубины, высоты и ширины (в этом случае длина кортежа масштабов должна соответствовать количеству размерностей карт):

>>> upsample = Upsample3D(scale=(2, 1, 3), mode="nearest")

При линейной интерполяции результаты будут отличаться:

>>> upsample = Upsample3D(scale=2, mode="linear")