反转 PixelShuffle 操作。
通过重新排列形状为 (∗,C,H×r,W×r) 的张量中的元素,反转 PixelShuffle
操作,使其形状变为 (∗,C×r2,H,W),其中 r 是缩减因子。
有关详细信息,请参阅论文:使用高效亚像素卷积神经网络进行实时单图像和视频超分辨率(Shi 等人,2016 年)。
- 参数
downscale_factor (int) – 用于降低空间分辨率的因子
- 形状
输入:(∗,Cin,Hin,Win),其中 * 是零个或多个批次维度
输出: (∗,Cout,Hout,Wout), 其中
Cout=Cin×downscale_factor2
Hout=Hin÷downscale_factor
Wout=Win÷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])