mindspore.ops.pixel_unshuffle ============================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.func_pixel_unshuffle.rst :alt: 查看源文件 .. py:function:: mindspore.ops.pixel_unshuffle(input, downscale_factor) 对输入 `input` 应用逆像素重组操作,这是像素重组的逆操作。关于pixel_unshuffle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,`input` shape :math:`(*, C, H \times r, W \times r)` ,输出shape :math:`(*, C \times r^2, H, W)` 。`r` 是缩小因子。 `*` 是大于等于0的维度。 参数: - **input** (Tensor) - Tensor,shape为 :math:`(*, C, H \times r, W \times r)` 。 `input` 的维度需要大于2,并且倒数第一和倒数第二维对应的值可以被 `downscale_factor` 整除。 - **downscale_factor** (int) - 恢复输入Tensor的因子,是正整数。 `downscale_factor` 是上面提到的 :math:`r` 。 返回: - **output** (Tensor) - Tensor,shape为 :math:`(*, C \times r^2, H, W)` 。 异常: - **ValueError** - `downscale_factor` 不是正整数。 - **ValueError** - `input` 倒数第一和倒数第二维度对应的值不能被 `downscale_factor` 整除。 - **ValueError** - `input` 维度小于3。 - **TypeError** - `input` 不是Tensor。