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- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

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mindspore.mint.nn.MaxUnpool2d

class mindspore.mint.nn.MaxUnpool2d(kernel_size, stride=None, padding=0)

Maxpool2d 的逆过程。

MaxUnpool2d 在计算过程中，保留最大值位置的元素，并将非最大值位置元素设置为0。支持的输入数据格式为 $(N,C,H_{in},W_{in})$ 或 $(C,H_{in},W_{in})$ ，输出数据的格式为 $(N,C,H_{out},W_{out})$ 或 $(C,H_{out},W_{out})$ ，计算公式如下：

$$\begin{array}{r}\begin{array}{l}\\ H_{out}=(H_{in}-1)\times stride[0]-2\times padding[0]+kernel\mathrm{\_}size[0]\\ W_{out}=(W_{in}-1)\times stride[1]-2\times padding[1]+kernel\mathrm{\_}size[1]\end{array}\end{array}$$

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• kernel_size (Union[int, tuple[int]]) - 池化核尺寸大小。int类型表示池化核的长宽相同。tuple类型中的两个值分别代表池化核的长和宽。

• stride (Union[int, tuple[int]]，可选) - 池化操作的移动步长，int类型表示长宽方向的移动步长相同。tuple中的两个值分别代表长宽方向移动的步长。默认值： None ，表示移动步长为 kernel_size 。

• padding (Union[int, tuple[int]]，可选) - 填充值。默认值： 0 。若为int类型，则长宽方向的填充大小相同，均为 padding 。若为tuple类型，则tuple中的两个值分别代表长宽方向填充的大小。

输入：

• input (Tensor) - 待求逆的Tensor。shape为 $(N,C,H_{in},W_{in})$ 或 $(C,H_{in},W_{in})$ 。

• indices (Tensor) - 最大值的索引。shape必须与输入 input 相同。取值范围需满足 $[0,H_{in}\times W_{in}-1]$ 。数据类型必须是int32或int64。

• output_size (tuple[int]，可选) - 输出shape。默认值： None 。如果output_size为()，那么输出shape根据 kernel_size 、 stride 和 padding 计算得出。如果output_size不为()，那么 output_size 必须满足格式 $(N,C,H,W)$ ， $(C,H,W)$ 或 $(H,W)$ ，取值范围需满足：$[(N,C,H_{out}-stride[0],W_{out}-stride[1]),(N,C,H_{out}+stride[0],W_{out}+stride[1])]$。

输出：

shape为 $(N,C,H_{out},W_{out})$ 或 $(C,H_{out},W_{out})$ 的Tensor，数据类型与输入 input 相同。

异常：

• TypeError - input 或 indices 的数据类型不支持。

• TypeError - kernel_size 、 stride 或 padding 既不是整数也不是tuple。

• ValueError - stride 、 padding 或 kernel_size 的值不是非负的。

• ValueError - input 和 indices 的shape不一致。

• ValueError - input 的长度不为3或4。

• ValueError - output_size 的类型不是tuple。

• ValueError - output_size 的取值与根据 kernel_size 、 stride 、 padding 计算得到的结果差距太大。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([[[[0, 1], [8, 9]]]]).astype(np.float32))
>>> indices = Tensor(np.array([[[[0, 1], [2, 3]]]]).astype(np.int64))
>>> net =  mint.nn.MaxUnpool2d(1, stride=1, padding=0)
>>> output = net(input, indices)
>>> print(output.asnumpy())
[[[[0. 1.]
   [8. 9.]]]]