.. py:function:: paddle.nn.ChannelShuffle(groups, data_format="NCHW", name=None)
将一个形为 [N, C, H, W] 或是 [N, H, W, C] 的 Tensor 按通道分成 g 组,得到形为 [N, g, C/g, H, W] 或 [N, H, W, g, C/g] 的 Tensor,然后转置为 [N, C/g, g, H, W] 或 [N, H, W, C/g, g] 的形状,最后重塑为原来的形状。这样做可以增加通道间的信息流动,提高特征的重用率。详见张祥雨等人在 2017 年发表的论文 ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 。
- groups (int) – 要把通道分成的组数。
- data_format (str,可选) – 数据格式,可选:NCHW 或 NHWC,默认为 NCHW,即(批大小,通道数,高度,宽度)的格式。
- name (str,可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`,一般无需设置,默认值为 None。
- x (Tensor) – 默认形状为(批大小,通道数,高度,宽度),即 NCHW 格式的 4-D Tensor。其数据类型为 float32 或 float64。
- out (Tensor) – 其形状与数据类型均和输入相同。
计算 ChannelShuffle 的可调用对象。
COPY-FROM: paddle.nn.ChannelShuffle