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)