mindspore.nn.PixelShuffle

class mindspore.nn.PixelShuffle(upscale_factor)[源代码]

在多个输入平面组成的输入上面应用PixelShuffle算法。在平面上应用高效亚像素卷积，步长为 \(1/r\) 。关于PixelShuffle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 。

通常情况下，输入shape \((*, C \times r^2, H, W)\) ，输出shape \((*, C, H \times r, W \times r)\) 。r 是缩小因子。 * 是大于等于0的维度。

参数：

upscale_factor (int) - 增加空间分辨率的因子，是正整数。

输入：

x (Tensor) - Tensor，shape为 \((*, C \times r^2, H, W)\) 。输入Tensor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。

输出：

output (Tensor) - Tensor，shape为 \((*, C, H \times r, W \times r)\) 。

异常：

ValueError - upscale_factor 不是正整数。
ValueError - 输入 x 倒数第三维度的length不能被 upscale_factor 的平方整除。
TypeError - 输入 x 维度小于3。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> input_x = np.arange(3 * 2 * 9 * 4 * 4).reshape((3, 2, 9, 4, 4))
>>> input_x = mindspore.Tensor(input_x, mindspore.dtype.int32)
>>> pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(3)
>>> output = pixel_shuffle(input_x)
>>> print(output.shape)
(3, 2, 1, 12, 12)