什么是上采样： 上采样，在深度学习框架中，可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。 最简单的方式是重采样和插值：将输入图片input image进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值bilinear等插值方法对其余点进行插值。

Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。这是从2013年纽约大学Matthew D. Zeiler和Rob Fergus发表的《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》中引用的：因为max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情况；

interpolate()

参数：

input (Tensor) – 输入张量

size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int]) – 输出大小.

scale_factor (float or Tuple[float]) – 指定输出为输入的多少倍数。如果输入为tuple，其也要制定为tuple类型

mode (str) – 可使用的上采样算法，有’nearest’, ‘linear’, ‘bilinear’, ‘bicubic’ , ‘trilinear’和’area’. 默认使用’nearest’

注：使用mode='bicubic’时，可能会导致overshoot问题，即它可以为图像生成负值或大于255的值。如果你想在显示图像时减少overshoot问题，可以显式地调用result.clamp(min=0,max=255)。

align_corners (bool, optional) – 几何上，我们认为输入和输出的像素是正方形，而不是点。如果设置为True，则输入和输出张量由其角像素的中心点对齐，从而保留角像素处的值。如果设置为False，则输入和输出张量由它们的角像素的角点对齐，插值使用边界外值的边值填充;当scale_factor保持不变时，使该操作独立于输入大小。仅当使用的算法为’linear’, ‘bilinear’, 'bilinear’or 'trilinear’时可以使用。默认设置为False

如果 align_corners=True，则对齐 input 和 output 的角点像素(corner pixels)，保持在角点像素的值. 只会对 mode=linear, bilinear 和 trilinear 有作用. 默认是 False.

作用：

根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样

使用的插值算法取决于参数mode的设置

支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的采样数据作为输入，输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x width，具体为：

可用于重置大小的mode有：最近邻、线性(3D-only),、双线性, 双三次(bicubic,4D-only)和三线性(trilinear,5D-only)插值算法和area算法

举例：

view是改变tensor的形状，返回具有相同数据但大小不同的新张量。

返回：

返回：

返回：

注：in version 0.4.1 of Pytorch the nn.Upsample is being replace by F.interpolate