shuffle_channel¶

paddle.fluid.layers. shuffle_channel ( x, group, name=None ) [源代码] ¶

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
import paddle.fluid as fluid
paddle.enable_static()
input = fluid.data(name='input', shape=[None,4,2,2], dtype='float32')
out = fluid.layers.shuffle_channel(x=input, group=2)

         