PixelUnshuffle

class torch.nn.PixelUnshuffle(downscale_factor)

反转PixelShuffle操作。

通过重新排列形状为 $(*, C, H \times r, W \times r)$ 的张量中的元素，反转 PixelShuffle 操作，得到形状为 $(*, C \times r^2, H, W)$ 的张量，其中 r 是缩小因子。

参见论文： 使用高效子像素卷积神经网络实现实时单图像和视频超分辨率 由Shi等人（2016年）撰写，了解更多详情。

Parameters

downscale_factor (int) – 降低空间分辨率的因子

Shape:

• 输入: $(*, C_{in}, H_{in}, W_{in})$, 其中 * 表示零个或多个批次维度

• 输出: $(*, C_{out}, H_{out}, W_{out})$, 其中

$$C_{out} = C_{in} \times \text{downscale\_factor}^2$$

$$H_{out} = H_{in} \div \text{downscale\_factor}$$

$$W_{out} = W_{in} \div \text{downscale\_factor}$$

示例：

>>> pixel_unshuffle = nn.PixelUnshuffle(3)
>>> input = torch.randn(1, 1, 12, 12)
>>> output = pixel_unshuffle(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([1, 9, 4, 4])