Upsample

Upsample - 10

版本

  • 名称: Upsample (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 10

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自 10 版本起已被弃用。

摘要

对输入张量进行上采样。输出张量的每个维度值计算公式为：output_dimension = floor(input_dimension * scale)。

属性

  • mode - STRING (默认值为 'nearest')

    两种插值模式：nearest（默认）和 linear（包括 bilinear、trilinear 等）。

输入

  • X (异构) - T

    N 维张量

  • scales (异构) - tensor(float)

    每个维度上的缩放因子数组。其值大于或等于 1。‘scales’ 的元素数量应与输入 ‘X’ 的秩相同。

输出

  • Y (异构) - T

    重塑后的 N 维张量

类型约束

  • T in ( tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入 ‘X’ 和输出 ‘Y’ 限制为所有张量类型。

Upsample - 9

版本

  • 名称: Upsample (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 9

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自 版本 9 起可用。

摘要

对输入张量进行上采样。输出张量的每个维度值计算公式为：output_dimension = floor(input_dimension * scale)。

属性

  • mode - STRING (默认值为 'nearest')

    两种插值模式：nearest（默认）和 linear（包括 bilinear、trilinear 等）。

输入

  • X (异构) - T

    N 维张量

  • scales (异构) - tensor(float)

    每个维度上的缩放因子数组。其值大于或等于 1。‘scales’ 的元素数量应与输入 ‘X’ 的秩相同。

输出

  • Y (异构) - T

    重塑后的 N 维张量

类型约束

  • T in ( tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入 ‘X’ 和输出 ‘Y’ 限制为所有张量类型。

Upsample - 7

版本

  • 名称: Upsample (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 7

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符自版本 7 起可用。

摘要

对输入张量进行上采样。输出张量的每个维度值计算公式为：output_dimension = floor(input_dimension * scale)。

属性

  • mode - STRING (默认值为 'nearest')

    两种插值模式：nearest（默认）和 linear（包括 bilinear、trilinear 等）。

  • scales - FLOATS (必需)

    每个维度上的缩放因子数组。其值大于或等于 1。‘scales’ 的元素数量应与输入 ‘X’ 的秩相同。

输入

  • X (异构) - T

    N 维张量

输出

  • Y (异构) - T

    重塑后的 N 维张量

类型约束

  • T in ( tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入和输出类型限制为所有张量类型。

Upsample - 1

版本

  • 名称: Upsample (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 1

  • 函数: False

  • support_level: SupportType.EXPERIMENTAL

  • 形状推断: False

不对实验性算子维护版本。

摘要

对输入张量进行上采样。输出张量的宽度和高度为：output_width = floor(input_width * width_scale), output_height = floor(input_height * height_scale)。示例：给定 data 张量，width_scale，height_scale，mode，在 nearest 模式下对 4 维输入张量进行上采样：data = [[[ [1, 2], [3, 4] ]]] width_scale = 2 height_scale = 2 mode = “nearest” output = [[[ [1, 1, 2, 2], [1, 1, 2, 2], [3, 3, 4, 4], [3, 3, 4, 4] ]]]

属性

  • height_scale - FLOAT (必需)

    高度维度上的缩放因子。其值大于或等于 1。

  • mode - STRING (默认值为 'nearest')

    两种插值模式：nearest（默认）、bilinear。

  • width_scale - FLOAT (必需)

    宽度维度上的缩放因子。其值大于或等于 1。

输入

  • X (异构) - T

    4 维张量，[N,C,H,W]

输出

  • Y (异构) - T

    重塑后的 4 维张量，[N,C,H,W]

类型约束

  • T in ( tensor(bool), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64) )

    将输出类型限制为 bool、int32、int64、float16、float、double 张量。