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mindspore.nn.PixelUnshuffle
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.. py:class:: mindspore.nn.PixelUnshuffle(downscale_factor)
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在多个输入平面组成的输入上面应用PixelUnshuffle算法。关于PixelUnshuffle算法详细介绍，请参考 `Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network <https://arxiv.org/abs/1609.05158>`_ 。
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通常情况下，输入shape :math:`(*, C, H \times r, W \times r)` ，输出shape :math:`(*, C \times r^2, H, W)` 。`r` 是缩小因子。 `*` 是大于等于0的维度。
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参数：
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- **downscale_factor** (int) - 减小空间分辨率的因子，是正整数。
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输入：
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- **x** (Tensor) - Tensor，shape为 :math:`(*, C, H \times r, W \times r)` 。输入Tensor的维度需要大于2，并且倒数第一和倒数第二维length可以被 `downscale_factor` 整除。
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输出：
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- **output** (Tensor) - Tensor，shape为 :math:`(*, C \times r^2, H, W)` 。
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异常：
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- **ValueError** - `downscale_factor` 不是正整数。
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- **ValueError** - 输入 `x` 倒数第一和倒数第二维度的length不能被 `downscale_factor` 整除。
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- **TypeError** - 输入 `x` 维度小于3。
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