Pytorch：nn.Upsample() 和nn.ConvTranspose2d()

nn.Upsample

原理

nn.Upsample 是一个在PyTorch中进行上采样（增加数据维度）的层，其通过指定的方法（如nearest邻近插值或linear、bilinear、trilinear线性插值等）来增大tensor的尺寸。这个层可以在二维或三维数据上按照给定的尺寸或者放大比例来调整输入数据的维度。

用法

import torch.nn as nn
# 创建一个上采样层，通过比例放大
upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
# 创建一个上采样层，通过目标尺寸放大
upsample = nn.Upsample(size=(height, width), mode='bilinear', align_corners=True)
# 使用上采样层
output = upsample(input)

nn.ConvTranspose2d

原理

nn.ConvTranspose2d 是一个二维转置卷积（有时也称为反卷积）层，它是标准卷积的逆操作。转置卷积通常用于生成型模型（如生成对抗网络GANs），或者在卷积神经网络中进行上采样操作（与nn.Upsample相似，但是通过可学习的卷积核进行）。转置卷积层有权重和偏置，其可以在训练过程中学习，以便更好地进行上采样。

用法

import torch.nn as nn
# 创建一个转置卷积层
conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=128, out_channels=64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, output_padding=1)
# 使用转置卷积层
output = conv_transpose(input)

比较

• nn.Upsample 使用插值方式进行上采样，没有可学习的参数。
• nn.ConvTranspose2d 通过转置卷积操作上采样，并且有可学习的参数，这可以在一定程度上给予模型更多的灵活性和表现力。

  在一些场景下，nn.ConvTranspose2d 可能导致所谓的**“棋盘效应”（checkerboard artifacts），这是由于某些上采样步骤的重叠造成的**。相比之下，nn.Upsample 通常不会引入这样的效应，因为它的插值方法是固定的。

  根据具体的应用场景和需求，选择最合适的上采样层是很重要的。

  • 如果你只是想简单地增大特征图的尺寸，并且不需要额外的模型可学习能力，那么 nn.Upsample 是一个更快速和简洁的选择。
  • 如果你需要模型在上采样过程中有更多的控制能力，那么 nn.ConvTranspose2d 是更好的选择。