我正在检查CNN架构中使用的直方图数据的结果，并提取每一层的结果并与计算进行比较。在调整图像层大小时，我无法理解插值结果。 这是长度为13的数据
input_data =
[0.865869164
1.053691387
1.339455366
-0.043432284
1.808505774
-0.055442452
-0.114448987
-0.029433955
-0.102755249
-0.089435257
-0.129238069
-0.15568091
-0.067611814]
如果我通过tf.image.resize_bilinear将这13个长度的数据调整为26，我得到了
output_data =
[0.865869164
0.959780276
1.053691387
1.196573377
1.339455366
0.648011541
-0.043432284
0.882536745
1.808505774
0.876531661
-0.055442452
-0.08494572
-0.114448987
-0.071941471
-0.029433955
-0.066094602
-0.102755249
-0.096095253
-0.089435257
-0.109336663
-0.129238069
-0.142459489
-0.15568091
-0.111646362
-0.067611814
-0.067611814]
这是可以理解的。但是，如果我尝试将input_data的大小调整为25，则会得到
output_data_25 =
[0.865869164
0.963536739
1.065121889
1.213719249
1.228824496
0.509722948
0.178800061
1.141807795
1.510274291
0.541021287
-0.067243747
-0.097927146
-0.094045401
-0.049837586
-0.049963899
-0.088090971
-0.098492853
-0.091566451
-0.103764258
-0.124461696
-0.139815196
-0.153565481
-0.116930544
-0.071134657
-0.067611814]
在这里，我不明白该结果是如何计算的。为什么'input_data'的原始数据被更改了？