mindscience.common.pixel_unshuffle

mindscience.common.pixel_unshuffle(x, downscale_factor)

对由多个输入平面组成的信号应用 pixel_unshuffle 操作。详细背景可以参考 Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network 。

通常输入张量形状为 \((*, C, H \times r, W \times r)\)，输出形状为 \((*, C \times r^2, H, W)\)， 其中 r 是下采样倍数，* 代表零个或多个 batch 维度。

参数：

• x (Tensor) - 形状为 \((*, C, H \times r, W \times r)\) 的张量。x 的维度数需大于 2，且倒数第二个维度和最后一个维度的长度必须都能够被 downscale_factor 整除。

• downscale_factor (int) - 下采样倍数，正整数。

返回：

Tensor，形状为 \((*, C \times r^2, H, W)\)。

异常：

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

• ValueError - 当倒数第二个维度或最后一个维度的长度不能被 downscale_factor 整除时抛出。

• TypeError - 当 x 的维度少于 3 时抛出。