如何使用F.interpolate调整PyTorch中所有4个维度(NCHW)的大小？

在PyTorch中，可以使用F.interpolate函数来调整张量的大小，该函数可以同时调整4个维度(NCHW)的大小。F.interpolate函数的用法如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设有一个输入张量input，大小为(N, C, H, W)
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 调整大小为(new_H, new_W)
new_H, new_W = 256, 256
output = F.interpolate(input, size=(new_H, new_W), mode='bilinear', align_corners=False)

# 输出张量output的大小为(N, C, new_H, new_W)
print(output.size())

上述代码中，我们首先导入了torch和torch.nn.functional模块。然后，我们创建了一个输入张量input，大小为(N, C, H, W)，其中N表示批量大小，C表示通道数，H和W分别表示高度和宽度。

接下来，我们使用F.interpolate函数来调整输入张量的大小。我们通过size参数指定了新的高度和宽度，即(new_H, new_W)。此外，我们还指定了插值模式为'bilinear'，表示使用双线性插值方法进行调整。align_corners参数设置为False，表示不对齐角点。

最后，我们得到了调整大小后的输出张量output，大小为(N, C, new_H, new_W)。你可以通过print(output.size())来查看输出张量的大小。

需要注意的是，F.interpolate函数还有其他可选参数，例如scale_factor、mode、align_corners等，你可以根据具体需求进行调整。此外，F.interpolate函数还可以用于调整3个维度(NHW)的大小，只需将输入张量的通道数C设置为1即可。

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