mindspore.mint.nn.functional.pixel_shuffle

mindspore.mint.nn.functional.pixel_shuffle(input, upscale_factor)

根据上采样系数重排Tensor中的元素。

将shape为 $(\ast ,C\times r^2,H,W)$ 的Tensor重排shape为 $(\ast ,C,H\times r,W\times r)$ 的Tensor，其中r是放大因子。

这是步长为 $1/r$ 的子像素卷积。

关于pixel_shuffle算法详细介绍，请参考 Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network 。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• input (Tensor) - Tensor，shape为 $(\ast ,C\times r^2,H,W)$ 。 input 的维度需要大于2，并且倒数第三维length可以被 upscale_factor 的平方整除。

• upscale_factor (int) - 打乱输入Tensor的因子，是正整数。 upscale_factor 是上面提到的 $r$ 。

返回：

• output (Tensor) - Tensor，shape为 $(\ast ,C,H\times r,W\times r)$ 。

异常：

• ValueError - upscale_factor 不是正整数。

• ValueError - input 倒数第三维度的length不能被 upscale_factor 的平方整除。

• ValueError - input 维度小于3。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindspore import mint
>>> input = mint.randn(1, 9, 4, 4)
>>> output = mint.nn.functional.pixel_shuffle(input, 3)
>>> print(output.shape)
    (1, 1, 12, 12)