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- 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。

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- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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mindspore.ops.SpaceToDepth

class mindspore.ops.SpaceToDepth(block_size)

将空间维度分块，增加Tensor深度。

输出Tensor的高度为 $height/block\mathrm{\_}size$。

输出Tensor的宽度为 $weight/block\mathrm{\_}size$。

输出Tensor的深度为 $block\mathrm{\_}size\ast block\mathrm{\_}size\ast input\mathrm{\_}depth$。

输入Tensor的高度和宽度必须可被 block_size 整除。格式为"NCHW"（batch_size，深度，高度，宽度）。

参数：

• block_size (int) - 用于划分空间维度的子块的大小。必须>=2。

输入：

• x (Tensor) - 四维Tensor。数据类型为Number。

输出：

四维Tensor，数据类型与 x 相同，shape： $(N,(C_{in}\ast \text{block\_size}\ast 2),H_{in}/\text{block\_size},W_{in}/\text{block\_size})$ 。

异常：

• TypeError - block_size 不是int类型。

• ValueError - block_size 小于2。

• ValueError - x 的维度不为4。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.random.rand(1,3,2,2), mindspore.float32)
>>> block_size = 2
>>> space_to_depth = ops.SpaceToDepth(block_size)
>>> output = space_to_depth(x)
>>> print(output.shape)
(1, 12, 1, 1)