pytorch grid_sample易错点

易错点是：
grid_sample函数中, x对应w, y对应h !!
grid_sample函数中, x对应w, y对应h !!
grid_sample函数中, x对应w, y对应h !!

函数的作用

output的size和grid的size是一样的，所以output中某一位置(h, w)的值，是根据grid的同一位置(h,w)提供的index信息去input中寻找。如果input的网格中存在这个索引，直接赋值。若不存在，则进行插值计算。

例子

先看一个错误的例子

import torch
inp = torch.arange(3*3).view(1, 1, 3, 3).float()
d = torch.linspace(-1, 1, 3)
meshx, meshy = torch.meshgrid((d, d), indexing = "ij")
grid = torch.stack((meshx, meshy), 2).unsqueeze(0)
output = torch.nn.functional.grid_sample(inp, grid, align_corners=True)

print(inp)
print(meshx)
print(meshx)
print(output)

output是input的转置

那么如果想得到非转置的结果，就要将grid更改一下

import torch

inp = torch.arange(3*3).view(1, 1, 3, 3).float()
d = torch.linspace(-1, 1, 3)
meshx, meshy = torch.meshgrid((d, d), indexing = "ij")
grid = torch.stack((meshy, meshx), 2).unsqueeze(0)
output = torch.nn.functional.grid_sample(inp, grid, align_corners=True)

print(inp)
print(meshx)
print(meshx)
print(output)