torch.nn没有名为upsample的属性
。在PyTorch中，torch.nn模块提供了各种用于构建神经网络的类和函数。然而，从PyTorch 1.1版本开始，torch.nn模块中的upsample函数已被弃用，并在后续版本中被替换为torch.nn.functional.interpolate函数。
torch.nn.functional.interpolate函数用于执行上采样或下采样操作，它可以根据给定的大小调整输入张量的尺寸。该函数支持多种插值方法，如最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。通过设置scale_factor参数或者指定目标尺寸，可以实现不同的上采样或下采样效果。
以下是torch.nn.functional.interpolate函数的一些常用参数：
- input: 输入张量
- size: 目标尺寸，可以是一个整数或一个整数元组
- scale_factor: 尺度因子，可以是一个浮点数或一个浮点数元组
- mode: 插值方法，可选值为'nearest'（最近邻插值）、'bilinear'（双线性插值）和'bicubic'（三次样条插值）
- align_corners: 是否对齐角点，仅在mode为'bilinear'或'bicubic'时有效
torch.nn.functional.interpolate函数的应用场景包括图像处理、计算机视觉任务和自然语言处理等领域。例如，在图像超分辨率重建任务中，可以使用该函数将低分辨率图像上采样到高分辨率。
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