mindspore.ops.fold

mindspore.ops.fold(input, output_size, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)[源代码]

将提取出的滑动局部区域块还原成更大的输出Tensor。

警告

目前，仅支持输出为一个四维的Tensor（类似图片格式）。

参数：

  • input (Tensor) - 四维Tensor，支持数据类型为float16和float32。

  • output_size (Tensor) - 一维Tensor，包含两个元素，均为整数类型。

  • kernel_size (Union[int, tuple[int], list[int]]) - 滑窗大小。如果是两个int，则分别为滑窗的高度和宽度；如果是一个int，则高度和宽度均为这个int值。是一个必要参数。

  • dilation (Union[int, tuple[int], list[int]]，可选) - 窗口的空洞卷积的扩充率，如果是两个int，则分别作用于滑窗的高度和宽度；如果是一个int，则这个值作用于化窗的高度和宽度。默认值：1。

  • padding (Union[int, tuple[int], list[int]]，可选) - 滑窗的隐式零填充量。如果是两个int，则分别为滑窗的高度和宽度方向的填充量；如果是一个int，则高度和宽度方向的填充量均为这个int值。默认值：0。

  • stride (Union[int, tuple[int], list[int]]，可选) - 空间维度上滑动的步长，如果是两个int，则分别为滑窗的高度和宽度方向上的步长；如果是一个int，则高度和宽度方向上的步长均为这个int值。默认值：1。

返回：

Tensor，数据类型与 input 相同，Tensor格式为：(N, C, H, W)。

异常：

  • TypeError - 如果 kernel_size 、 stride 、 dilation 、 kernel_size 的数据类型不是int、tuple或者list。

  • ValueError - 如果 kernel_size, dilation, stride 包含元素的值小于等于0或者元素个数大于 2 。

  • ValueError - 如果 padding 包含元素的值小于零。

  • ValueError - 如果 input.shape[2] != kernel_size[0] * kernel_size[1]。

  • ValueError - 如果 input.shape[3] 与计算出的滑块数量不匹配。

支持平台：

CPU GPU

样例：

>>> x = Tensor(input_data=np.random.rand(16, 16, 4, 25), dtype=mstype.float32)
>>> output_size = Tensor(input_data=[8, 8], dtype=mstype.int32)
>>> output = ops.fold(x, output_size, [2, 2], [2, 2], [2, 2], [2, 2])
>>> print(output.shape)
(16, 16, 8, 8)