功能
根据scales调整输入Tensor的大小。
输入
- ONNX版本为Opset v10时
- x：输入Tensor，数据类型：unit8、int8、int16、int32、int64、float16、float、double。
- scales：与输入x的维度相等的数组。
- ONNX版本为Opset v11/v12/v14/v15/v16/v17时
- x：输入Tensor，数据类型：float16、float。
- sizes：输出Tensor的size。
输出
y：输出尺寸调整后的Tensor，其尺寸由输入的参数scales决定。
属性
- ONNX版本为Opset v10时
- mode：string，插值算法，取值包括nearest、linear，默认值为nearest。
- ONNX版本为Opset v11/v12/v14/v15/v16/v17时
- coordinate_transformation_mode：string，定义缩放后图像与原图像的坐标转换，取值包括align_corners、asymmetric、tf_half_pixel_for_nn、tf_crop_and_resize、pytorch_half_pixel、half_pixel，默认值为half_pixel。
- cubic_coeff_a：三次插值系数，数据类型为float，默认值为-0.75。
- exclude_outside：超出tensor外的权重，数据类型为int，默认值为0。
- mode：string，插值算法，取值包括nearest、linear、cubic，默认值为nearest。
约束
- 目前仅支持nearest和linear插值方式来处理图片，并且需要修改模型将输入scales或sizes由placeholder改为const类型，可以使用onnxsimplifier简化模型。
- 输入是5维时
- 当前仅支持线性插值模式，即mode=linear，不支持mode=nearest和mode=cubic。
- 在线性插值模式下，当前仅支持coordinate_transformation_mode=align_corners或pytorch_half_pixel两种坐标模式，其余模式不支持。
支持的ONNX版本
Opset v10/v11/v12/v14/v15/v16/v17/v18