operators doc: ApplyAdagradV2, GridSampler2D, GridSampler3D, PopulationCount, SparseApplyAdagrad,
SparseApplyAdagradV2, SparseApplyFtrl, Trunc, TruncateDiv, TruncateMod, UpsampleNearest3D, CTCGreedyDecoder
2022-07-19 01:38:59 +08:00
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mindspore.ops.UpsampleNearest3D
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.. py:class:: mindspore.ops.UpsampleNearest3D(output_size=None, scales=None)
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执行最近邻上采样操作。
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使用指定的 `output_size` 或 `scales` 因子采用最近邻算法对输入进行缩放。其中 `output_size` 或 `scales` 必须给出一个，且不能同时指定。
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2022-07-28 11:58:35 +08:00
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参数：
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- **output_size** (Union[tuple[int], list[int]]) - 指定输出卷大小的int型列表。默认值为None。
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- **scales** (Union[tuple[float], list[float]]) - 指定上采样因子的浮点数列表。默认值为None。
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输入：
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- **x** (Tensor) - shape: :math:`(N, C, D_{in}, H_{in}, W_{in})`。
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输出：
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Tensor，shape: :math:`(N, C, D_{out}, H_{out}, W_{out})`，数据类型与输入 `x` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 的维度不为5。
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- **TypeError** - `x` 的数据类型不为float16，float32。
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- **TypeError** - `output_size` 的数据类型不为int型列表。
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- **TypeError** - `scales` 的数据类型不为float型列表。
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- **ValueError** - `output_size` 的类型为列表，其长度不为3。
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- **ValueError** - `scales` 的类型为列表，其长度不为3。
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- **ValueError** - `output_size` 和 `scales` 两者都为None。
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- **ValueError** - `output_size` 和 `scales` 两者都为非空列表。
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