Upsample¶
Upsample - 10¶
版本¶
網域：
mainsince_version：
10函式：
False支援層級：
SupportType.COMMON形狀推斷：
True
此版本的運算子已自版本 10 起棄用。
摘要¶
對輸入張量進行升採樣。輸出張量的每個維度值為：output_dimension = floor(input_dimension * scale)。
屬性¶
mode - STRING（預設值為
'nearest'）兩種插值模式：nearest（預設值）和 linear（包括雙線性、三線性等）
輸入¶
X (異質) - T
N 維張量
scales (異質) - tensor(float)
每個維度上的縮放比例陣列。它取值大於或等於 1。'scales' 的元素數量應與輸入 'X' 的秩相同。
輸出¶
Y (異質) - T
調整大小後的 N 維張量
類型約束¶
T 在 (
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)) 中將輸入 'X' 和輸出 'Y' 限制為所有張量類型。
Upsample - 9¶
版本¶
網域：
mainsince_version：
9函式：
False支援層級：
SupportType.COMMON形狀推斷：
True
此版本的運算子已自版本 9 起可用。
摘要¶
對輸入張量進行升採樣。輸出張量的每個維度值為：output_dimension = floor(input_dimension * scale)。
屬性¶
mode - STRING（預設值為
'nearest'）兩種插值模式：nearest（預設值）和 linear（包括雙線性、三線性等）
輸入¶
X (異質) - T
N 維張量
scales (異質) - tensor(float)
每個維度上的縮放比例陣列。它取值大於或等於 1。'scales' 的元素數量應與輸入 'X' 的秩相同。
輸出¶
Y (異質) - T
調整大小後的 N 維張量
類型約束¶
T 在 (
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)) 中將輸入 'X' 和輸出 'Y' 限制為所有張量類型。
Upsample - 7¶
版本¶
網域：
mainsince_version：
7函式：
False支援層級：
SupportType.COMMON形狀推斷：
True
此版本的運算子已自版本 7 起可用。
摘要¶
對輸入張量進行升採樣。輸出張量的每個維度值為：output_dimension = floor(input_dimension * scale)。
屬性¶
mode - STRING（預設值為
'nearest'）兩種插值模式：nearest（預設值）和 linear（包括雙線性、三線性等）
scales - FLOATS（必要）
每個維度上的縮放比例陣列。它取值大於或等於 1。'scales' 的元素數量應與輸入 'X' 的秩相同。
輸入¶
X (異質) - T
N 維張量
輸出¶
Y (異質) - T
調整大小後的 N 維張量
類型約束¶
T 在 (
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)) 中將輸入和輸出類型限制為所有張量類型。
Upsample - 1¶
版本¶
網域：
mainsince_version：
1函式：
False支援層級：
SupportType.EXPERIMENTAL形狀推斷：
False
實驗性運算沒有維護版本控制。
摘要¶
對輸入張量進行升採樣。輸出張量的寬度和高度為：output_width = floor(input_width * width_scale)，output_height = floor(input_height * height_scale)。範例：給定 data 張量、width_scale、height_scale、mode，在最鄰近模式中對輸入 4 維張量進行升採樣：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] ]]]
屬性¶
height_scale - FLOAT（必要）
沿高度維度的縮放比例。它取值大於或等於 1。
mode - STRING（預設值為
'nearest'）兩種插值模式：nearest（預設值）、bilinear
width_scale - FLOAT（必要）
沿寬度維度的縮放比例。它取值大於或等於 1。
輸入¶
X (異質) - T
4 維張量，[N,C,H,W]
輸出¶
Y (異質) - T
調整大小後的 4 維張量，[N,C,H,W]
類型約束¶
T 在 (
tensor(bool),tensor(double),tensor(float),tensor(float16),tensor(int32),tensor(int64)) 中將輸出類型限制為 bool、int32、int64、float16、float、double 張量。