shuffle_channel¶
该OP将输入 x 的通道混洗重排。 它将每个组中的输入通道分成 group 个子组,并通过逐一从每个子组中选择元素来获得新的顺序。
请参阅 https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf
输入一个形为 (N, C, H, W) 的4-D tensor:
input.shape = (1, 4, 2, 2)
input.data =[[[[0.1, 0.2],
               [0.2, 0.3]],
              [[0.3, 0.4],
               [0.4, 0.5]],
              [[0.5, 0.6],
               [0.6, 0.7]],
              [[0.7, 0.8],
               [0.8, 0.9]]]]
指定组数 group: 2
可得到与输入同形的输出 4-D tensor:
out.shape = (1, 4, 2, 2)
out.data = [[[[0.1, 0.2],
              [0.2, 0.3]],
             [[0.5, 0.6],
              [0.6, 0.7]],
             [[0.3, 0.4],
              [0.4, 0.5]],
             [[0.7, 0.8],
              [0.8, 0.9]]]]
        - 参数:
 - 
         
x (Variable) – 输入Tensor。 维度为[N,C,H,W]的4-D Tensor。
group (int) – 表示子组的数目,它应该整除通道数。
 
返回:一个形状和类型与输入相同的Tensor。
返回类型:Variable
代码示例:
import paddle.fluid as fluid
input = fluid.layers.data(name='input', shape=[4,2,2], dtype='float32')
out = fluid.layers.shuffle_channel(x=input, group=2)
        