在PyTorch中，F.interpolate函数本身并没有可学习参数。它是一个用于调整输入张量尺寸的函数，通常用于图像的上采样或下采样操作。

F.interpolate函数根据提供的调整方式（如插值方法、缩放因子等），对输入张量进行插值操作以得到目标尺寸的输出张量。这个过程是根据输入数据进行计算，而没有额外的可学习参数。

然而，F.interpolate函数可以与具有可学习参数的模型组合使用。例如，在卷积神经网络（CNN）中，可以使用F.interpolate来调整输入图像的尺寸，然后将其传递给具有可学习参数的卷积层或全连接层进行进一步的处理。

在这种情况下，可学习参数是存在于模型的卷积层或全连接层中，而不是F.interpolate函数本身。F.interpolate函数只是一个数据处理的工具，用于在模型中进行尺寸调整操作。

需要注意的是，F.interpolate函数在训练过程中通常是固定的，不会根据反向传播进行参数更新。如果你需要在训练过程中学习可调整尺寸的参数，可以考虑使用具有可学习参数的层，例如nn.Upsample或自定义的可学习尺寸调整层。