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Keras里的UpSampling2D层不是中的双线性内插，而是简单的重复图像。这点和pytorch不一样，pytorch默认使用的是双线性内插。
同样：这里仍然使用的是keras而不是tf.keras.
keras里UpSampling2D的部分定义说明如下：
class UpSampling2D(Layer): """Upsampling layer for 2D inputs. Repeats the rows and columns of the data by size[0] and size[1] respectively.
可以看出，这里的上采样确实只是简单的图像重复。
要想使用双线性或者最近邻或者双三次插值上采样，则需要在tf的tf.image.resize_images函数基础上进行包装，代码如下：
####定义：
def my_upsampling(x,img_w,img_h,method=0):
"""0：双线性差值。1：最近邻居法。2：双三次插值法。3：面积插值法"""
return tf.image.resize_images(x,(img_w,img_h),0)
###调用：
Lambda(my_upsampling,arguments={'img_w':self.img_w,'img_h':self.img_h})(output_6)
###load_model时注意加上tf：
model = keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects={'tf': tf})
补充知识：keras中使用内置模型语义分割上采样维度不匹配
1.卷积时要使用padding=same因此要修改原来的padding=valid
x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, strides=2, padding='same')
2.池化时卷积核大小修改为2而不是原来的3
branch_pool = layers.MaxPooling2D(2, strides=2, padding='same')(x)
以上这篇在keras里实现自定义上采样层就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
keras,自定义,上采样层
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。