通道洗牌 ¶

将张量中的通道进行分割和重新排列。[源][源] ¶

将张量中的通道分割并重新排列。

这个操作将形状为 $(N, C, *)$ 的张量中的通道分成 g 组，即 $(N, \frac{C}{g}, g, *)$ ，并对其进行洗牌，同时保留最终输出中的原始张量形状。

参数:

组（整数）- 将通道划分成多少组。

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.]]]])