我想在TensorFlow中做一个简单的双线性调整（不一定是整数因子）。例如，从一个（32,3,64,64）张量开始，我想要一个（32,3,96,96）张量，其中每个64x64都使用双线性插值重新调整了1.5的系数。最好的方法是什么？
我希望这能支持任意因素>1，而不仅仅是1.5。
注意：每个64x64上的操作将与skimage.transform.rescale (scale=1.5, order=1)所做的操作相同。
最佳答案
tf.image.resize_images应该做你需要的。它接受3D（单图像）和4D（一批图像）张量，具有任意深度（通道数）。所以这应该是可行的：
# it's height, width in TF - not width, height
new_height = int(round(old_height * scale))
new_width = int(round(old_width * scale))
resized = tf.image.resize_images(input_tensor, [new_height, new_width])
双线性插值是默认值，因此不需要指定它。您也可以直接使用resize_bilinear。