Python mxnet.ndarray.op.space_to_depth用法及代码示例

用法:
mxnet.ndarray.op.space_to_depth(data=None, block_size=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

参数：

data：(NDArray) - 输入 ndarray
block_size：(int, required) - [block_size 的块。 block_size] 已移动
out：(NDArray, optional) - 输出 NDArray 来保存结果。

out：- 此函数的输出。

返回类型：

NDArray 或 NDArray 列表

将空间数据块重新排列(置换)到深度。类似于 ONNX SpaceToDepth 运算符：https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators.md#SpaceToDepth 输出是一个新张量，其中高度和宽度维度的值被移动到深度维度。此操作的逆操作是 depth_to_space 。 .. 数学：

\begin{gather*}
x \prime = reshape(x, [N, C, H / block\_size, block\_size, W / block\_size, block\_size]) \\
x \prime \prime = transpose(x \prime, [0, 3, 5, 1, 2, 4]) \\
y = reshape(x \prime \prime, [N, C * (block\_size ^ 2), H / block\_size, W / block\_size])
\end{gather*}

其中 \(x\) 是默认布局为 \([N, C, H, W]\) 的输入张量：[batch, channels, height, width] 和 \(y\) 是布局 \([N, C * (block\_size ^ 2), H / block\_size, W / block\_size]\) 的输出张量示例：

x = [[[[0, 6, 1, 7, 2, 8],
       [12, 18, 13, 19, 14, 20],
       [3, 9, 4, 10, 5, 11],
       [15, 21, 16, 22, 17, 23]]]]
space_to_depth(x, 2) = [[[[0, 1, 2],
                          [3, 4, 5]],
                         [[6, 7, 8],
                          [9, 10, 11]],
                         [[12, 13, 14],
                          [15, 16, 17]],
                         [[18, 19, 20],
                          [21, 22, 23]]]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.op.space_to_depth。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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参数：

返回：

返回类型：