Python PyTorch PixelShuffle用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.nn.PixelShuffle 的用法。

用法:

class torch.nn.PixelShuffle(upscale_factor)

參數：

upscale_factor(int) -增加空間分辨率的因子

將形狀為 (*, C \times r^2, H, W) 的張量中的元素重新排列為形狀為 (*, C, H \times r, W \times r) 的張量，其中 r 是一個放大因子。

這對於以 1/r 的步幅實現高效的 sub-pixel 卷積很有用。

見論文：使用高效 Sub-Pixel 卷積神經網絡的實時單圖像和視頻超分辨率通過石等。 al (2016) 了解更多詳情。

形狀：

• 輸入：(*, C_{in}, H_{in}, W_{in})，其中 * 是零個或多個批次維度

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

C_{out} = C_{in} \div \text{upscale\_factor}^2

H_{out} = H_{in} \times \text{upscale\_factor}

W_{out} = W_{in} \times \text{upscale\_factor}

例子：

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