ChannelShuffle

class torch.nn.ChannelShuffle(groups)

分割并重新排列张量中的通道。

此操作将形状为 $(N, C, *)$ 的张量中的通道划分为 g 组，形如 $(N, \frac{C}{g}, g, *)$ 并进行混洗（shuffle），同时保留最终输出中的原始张量形状。

参数

groups (int) – 要划分通道的数量。

示例

>>> channel_shuffle = nn.ChannelShuffle(2)
>>> input = torch.arange(1, 17, dtype=torch.float32).view(1, 4, 2, 2)
>>> input
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],
         [[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]],
         [[ 9., 10.],
          [11., 12.]],
         [[13., 14.],
          [15., 16.]]]])
>>> output = channel_shuffle(input)
>>> output
tensor([[[[ 1.,  2.],
          [ 3.,  4.]],
         [[ 9., 10.],
          [11., 12.]],
         [[ 5.,  6.],
          [ 7.,  8.]],
         [[13., 14.],
          [15., 16.]]]])

extra_repr()

返回模块的额外表示。

返回类型

str

forward(input)

执行前向传播。

返回类型

张量