keras裡的upsampling2d層不是中的雙線性內插，而是簡單的重複影象。這點和pytorch不一樣，pytorch預設使用的是雙線性內插。
同樣：這裡仍然使用的是keras而不是tf.keras.
keras裡upsampling2d的部分定義說明如下：
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，這裡的上取樣確實只是簡單的影象重複。
要想使用雙線性或者最近鄰或者雙三次插值上取樣，則需要在tf的tf.image.resize_images函式基礎上進行包裝，**如下：
####定義：
def my_upsampling(x,img_w,img_h,method=0):
"""0：雙線性差值。1：最近鄰居法。2：雙三次插值法。3：面積插值法"""
return tf.image.resize_images(x,(img_w,img_h),0)
###呼叫：
lambda(my_upsampling,arguments=)(output_6)
###load_model時注意加上tf：
model = keras.models.load_model('my_model.h5', custom_objects=)
補充知識：keras中使用內建模型語義分割上取樣維度不匹配
1.卷積時要使用padding=same因此要修改原來的padding=valid
x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, strides=2, padding='same')
2.池化時卷積核大小修改為2而不是原來的3
branch_pool = layers.maxpooling2d(2, strides=2, padding='same')(x)
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