torch.nn.functional.grid_sample

函数 grid_sample 是对 2维 矩阵或者 3维体数据进行采样的函数。
函数原型，如下

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)

在计算机视觉多视图几何里面可能会用到，在这里记录一下讲的比较好的一些资源。

• 首先，它经常和 torch.meshgrid 组合在一起使用。

• 其次它的一个参数 grid 必须要 预处理，每个分量要预处理到 [-1,1]的范围。
  以 2 维举例：[-1,-1] 表示输入的左上角，[1,1] 表示输入右下角。
  代码例子

    src_grid[:, 0] = src_grid[:, 0]/((W - 1) / 2) - 1 # scale to -1~1
    src_grid[:, 1] = src_grid[:, 1]/((H - 1) / 2) - 1 # scale to -1~1

• 已经把这个函数怎么做的讲得非常清楚了的 pytorch 官方链接 TORCH.NN.FUNCTIONAL.GRID_SAMPLE
• 帮助理解的回答Understanding Pytorch Grid Sample
• 有图示的讲清楚该函数的 知乎博客grip_sample函数详解
• 解释为什么 grid_sample 可以反向回传梯度到 grid 的论坛讨论
  Does the nn.funtional.grid_sample backwards grad to grid?

注意，参数 mode 选 ‘nearest’ 时，回传的参数都是 0。