在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源
插值法其实就是在已知数据点之间估计未知点的值。通过已知的离散数据点，构造一个连续的曲线函数，预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。
适用场景：
在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。
使用插值法的优点：
- 物理系统的数据通常是连续的，使用插值法可以保持数据的连续性
- 直接截取可能会丢失重要的动态特征，使用插值法不会丢失重要信息
- 可以更准确地表示原始信号，更好地保持数据的物理特性
在使用插值法之前，先来了解一下在卷积神经网络（CNN）中的几个关键名词：
1. 数据集（Dataset）
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定义：
一组用于训练、验证或测试模型的样本集合。每个样本通常包含输入数据（如图像）和对应的标签（如分类类别）。 -
示例：
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MNIST（手写数字数据集）：包含60,000张训练图像和10,000张测试图像。
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ImageNet：包含超过1400万张标注图像。
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