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ChannelShuffle#

class torch.nn.ChannelShuffle(groups)[source]#

将张量的通道进行分组和重新排列。

此操作将形状为 (N,C,)(N, C, *) 的张量的通道分为 g 组,表示为 (N,Cg,g,)(N, \frac{C}{g}, g, *),然后在保留原始张量形状的最终输出的同时对它们进行置换。

参数

groups (int) – 要对其进行分组的通道数。

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.]]]])