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今年是農曆牛年第一天，在家的生活不快樂，那邊部落格學習叭。

interpolate函式

def forward(self, input1, input2=[0,0,0,0]):
        out0 = F.relu(self.bn0(self.conv0(input1[0]+input2[0])), inplace=True)
        out0 = F.interpolate(out0, size=input1[1].size()[2:], mode='bilinear')
        out1 = F.relu(self.bn1(self.
 
conv1(input1[1]+input2[1]+out0)), inplace=True)
        out1 = F.interpolate(out1, size=input1[2].size()[2:], mode='bilinear')
        out2 = F.relu(self.bn2(self.conv2(input1[2]+input2[2]+out1)), inplace=True)
        out2 = F.interpolate(out2, size=input1[3].size()[2:], mode='bilinear')
        out3 =
 
 F.relu(self.bn3(self.conv3(input1[3]+input2[3]+out2)), inplace=True)
        return out3

先放一段程式碼，大家不要暈，這是我第一次見到這個函式的使用。出現的場景是在如下圖所示的模組結構的forward部分。

不懂，那邊挽起袖子加油幹，查。

1、函式功能：實現一個插值功能，即常用的上取樣和下采樣。
2、插值種類：最近鄰插值、線性差值和雙線性插值等，包括基本數學中的差值方法。
3、函式輸入：輸入的張量可以具有多樣性：2D、3D、4D等都可以選擇，較為靈活。
4、函式引數：

函式執行：

#對於橫軸X和縱軸y上來進行插值擬合
x_new=list(np.arange(0, 15, 0.5))
y_new=list(f(x_new))
plt.plot(x,y,'r',label='original values')
plt.plot(x_new,y_new,'b',label='interpolated values')
plt.show()
plt.close()

參考部落格：https://blog.csdn.net/zhangjian2928/article/details/80310353