torch.nn.interpolate torch上/下采样操作

前言：

近期在构建网络过程中，博主发现需要对GPU上的tensor进行直接的上采样与下采样处理。若采用opencv库，则需先将数据从GPU复制至CPU，完成操作后再重新传回GPU。这种方式不仅无法充分发挥GPU的加速优势，还可能引发程序运行阻塞。为解决此问题，pytorch提供了interpolate函数，能够实现所需功能。以下将对这一函数的具体应用进行详细介绍。

1.TORCH.NN.FUNCTIONAL.INTERPOLATE

torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None, antialias=False)[SOURCE]

2.Parameters

**input ([Tensor](https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Te