Python mxnet.symbol.op.depth_to_space用法及代碼示例

用法:
mxnet.symbol.op.depth_to_space(data=None, block_size=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

參數：

data：(Symbol) - 輸入 ndarray
block_size：(int, required) - [block_size 的塊。 block_size] 已移動
name：(string, optional.) - 結果符號的名稱。

結果符號。

返回類型：

將數據從深度重新排列(置換)到空間數據塊中。類似於 ONNX DepthToSpace 運算符：https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Operators.md#DepthToSpace 。輸出是一個新的張量，其中深度維度的值在空間塊中移動到高度和寬度維度。此操作的逆操作是 space_to_depth 。 .. 數學：

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

其中 \(x\) 是默認布局為 \([N, C, H, W]\) 的輸入張量：[batch, channels, height, width] 和 \(y\) 是布局 \([N, C / (block\_size ^ 2), H * block\_size, W * block\_size]\) 的輸出張量示例：

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.symbol.op.depth_to_space。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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