【Block总结】torch.nn.PixelShuffle,一种上采样操作。

torch.nn.PixelShuffle是一种上采样方法，主要用于深度学习中的图像超分辨率等任务。以下是对torch.nn.PixelShuffle的详细解释：

一、功能与作用

PixelShuffle操作的核心功能是将输入张量的通道维度重新排列，从而改变张量的空间分辨率。具体来说，它将形状为(*, C × $r^2$ , H, W)的张量重新排列转换为形状为(*, C, H × r, W × r)的张量，其中*表示batch大小，C表示通道数，H和W分别表示高度和宽度，r是upscale_factor因子，即上采样因子。如下图：
在这里插入图片描述

二、输入输出尺寸变化

输入张量的形状为(*, C_in, H_in, W_in)，其中C_in = C × $r^2$ 。
输出张量的形状为(*, C_out, H_out, W_out)，其中C_out = C，H_out = H_in × r，W_out = W_in × r。

这意味着，通过PixelShuffle操作，输入张量的通道数被减少了r^2倍，而高度和宽度分别被放大了r倍。

三、使用示例

以下是一个简单的使用示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个PixelShuffle层，上采样因子为2
ps = nn.PixelShuffle(2)

# 创建一个输入张量，形状为(1, 8, 2, 3)
input = torch.arange(0, 48).view(1, 8, 2, 3)

# 通过PixelShuffle层进行上采样
output = ps(input)

# 打印输出张量的形状和内容
print(output.shape)  # 输出形状为(1, 2, 4, 6)
print(output)

在这个示例中，输入张量的通道数为8，可以被4（ $2^2$ ）整除，因此可以通过PixelShuffle层进行上采样。上采样因子为2，因此输出张量的高度和宽度分别被放大了2倍，而通道数被减少到了原来的1/4。

四、注意事项

输入通道数必须能够整除upscale_factor的平方，否则会报错。这是因为PixelShuffle操作需要将输入通道数划分为r^2组，每组对应输出张量的一个通道。
PixelShuffle操作通常与其他层（如卷积层）结合使用，以实现图像超分辨率等任务。例如，可以先通过卷积层增加通道数，然后通过PixelShuffle层进行上采样。

五、逆操作

PixelShuffle的逆操作是PixelUnshuffle。PixelUnshuffle将形状为(, C, H × r, W × r)的张量重新排列为形状为(, C × $r^2$ , H, W)的张量。这样，通过PixelUnshuffle操作可以将上采样后的张量恢复到原来的通道数和空间分辨率。

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