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mindspore.ops.interpolate
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.. py:function:: mindspore.ops.interpolate(x, roi=None, scales=None, sizes=None, coordinate_transformation_mode="align_corners", mode="linear")
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使用 `mode` 设置的插值方式调整输入 `x` 大小。
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.. warning::
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- 实验特性，接口可能发生变化。
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- `roi` 是保留输入， `crop_and_resize` 坐标变换模式下生效，当前不支持。
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- Ascend平台下，当前不支持将 `mode` 设置为"linear"。
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参数：
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- **x** (Tensor) - 输入Tensor。当 `mode` 是"linear"时， `x` 为三维Tensor。当 `mode` 是"bilinear"时， `x` 为四维Tensor。
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- **roi** (tuple[float]，可选) - 在 `crop_and_resize` 坐标变换模式下生效，当前不支持。
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- **scales** (tuple[float]，可选) - 输入shape每个维度resize的系数。 `scales` 中的数全是正数。 `scales` 的长度跟 `x` 的shape长度相同。 `scales` 和 `sizes` 同时只能指定一个。
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- **sizes** (tuple[int]，可选) - 输入shape指定轴的新维度。 `sizes` 中的数全是正数。 `scales` 和 `sizes` 同时只能指定一个。当 `mode` 是"linear"时， `sizes` 为1个int元素 :math:`(new\_width,)` 的tuple。当 `mode` 是"bilinear"时， `sizes` 为2个int元素 :math:`(new\_height, new\_width)` 的tuple。
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- **coordinate_transformation_mode** (str) - 指定进行坐标变换的方式，默认值是"align_corners"，还可选"half_pixel"和"asymmetric"。
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假如我们需要将输入Tensor的x轴进行resize。我们记 `new_i` 为resize之后的Tenosr沿x轴的第i个坐标；记 `old_i` 为输入Tensor沿x轴的对应坐标；
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记 `new_length` 是resize之后的Tensor沿着x轴的长度，记 `old_length` 是输入Tensor沿x轴的长度。我们可以通过下面的公式计算出来 `old_i` ：
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.. code-block::
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old_i = new_length != 1 ? new_i * (old_length - 1) / (new_length - 1) : 0 # if set to 'align_corners'
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old_i = new_length > 1 ? (new_x + 0.5) * old_length / new_length - 0.5 : 0 # if set to 'half_pixel'
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old_i = new_length != 0 ? new_i * old_length / new_length : 0 # if set to 'asymmetric'
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- **mode** (str) - 所使用的插值方式。目前支持"linear"和"bilinear"插值方式。默认值："linear"。
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返回：
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Tensor，数据类型与 `x` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `x` 的数据类型不支持。
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- **TypeError** - `scales` 不是float类型的tuple。
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- **ValueError** - `scales` 中的数不全是正数。
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- **TypeError** - `sizes` 不是int64类型的tuple。
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- **ValueError** - `sizes` 中的数不全是正数。
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- **TypeError** - `coordinate_transformation_mode` 不是string。
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- **ValueError** - `coordinate_transformation_mode` 不在支持的列表中。
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- **TypeError** - `mode` 不是string类型。
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- **ValueError** - `mode` 不在支持的列表中。 |