mindscience.common.PixelShuffle

class mindscience.common.PixelShuffle(upscale_factor)

对由多个输入平面组成的输入信号应用 pixelshuffle 操作，该操作可用于实现步长为 \(1/r\) 的高效子像素卷积。 详细内容可参考 Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network 。

通常，输入的形状为 \((*, C \times r^2, H, W)\)，输出的形状为 \((*, C, H \times r, W \times r)\)，其中 r 表示上采样因子，* 表示零个或多个 batch 维度。

参数：

• upscale_factor (int) - 上采样因子，正整数。

输入：

• x (Tensor) - 形状为 \((*, C \times r^2, H, W)\) 的张量，维度数需大于 2，且倒数第三个维度的长度必须能够被 upscale_factor 的平方整除。

输出：

• output (Tensor) - 形状为 \((*, C, H \times r, W \times r)\) 的张量。

异常：

• ValueError - 当 upscale_factor 不是正整数时抛出。

• ValueError - 当 x 的倒数第三个维度长度不能被 upscale_factor 的平方整除时抛出。

• TypeError - 当 x 的维度小于 3 时抛出。