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mindspore.ops.Col2Im
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.. py:class:: mindspore.ops.Col2Im(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)
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将一组通过滑窗获得的数组组合成一个大的Tensor。其中 `dilation` 、 `padding` 和 `stride` 决定了滑窗如何滑动与检索元素。
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假设输入为一个包含多个滑窗的Tensor，例如，图像的补丁，其shape为 :math:`(N, C, \prod(\text{kernel_size}), L)` ，分别代表Batch数量、Channel数量、滑窗大小与滑窗总数。Col2Im通过对这些滑窗重叠的部分进行加和来将输入组合成shape为 :math:`(N, C, \text{output_size}[0], \text{output_size}[1], \dots)` 的Tensor作为输出。
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输入与输出的shape之间的关系可以表示为：
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.. math::
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L = \prod_d \left\lfloor\frac{\text{output_size}[d] + 2 \times \text{padding}[d] %
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- \text{dilation}[d] \times (\text{kernel_size}[d] - 1) - 1}{\text{stride}[d]} + 1\right\rfloor
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式中d代表高度与宽度上两个维度。
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参数：
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- **kernel_size** (Union[int, tuple[int], list[int]]) - 滑窗大小，由两个正整数组成，分别代表滑窗的高度与宽度。如果数据类型为int，代表不同方向上的填充大小相等。取值必须由用户指定。
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- **dilation** (Union[int, tuple[int], list[int]], 可选) - 滑窗之间的间距，由两个正整数组成，分别代表横向与纵向上滑窗移动时与上一个滑窗间的距离。如果数据类型为int，代表不同方向上的填充大小相等。默认值：1。
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- **padding** (Union[int, tuple[int], list[int]], 可选) - 滑窗取数前在输入 `x` 周围隐式填充0（若需）的范围，由两个正整数组成，分别代表横向与纵向上的填充范围。如果数据类型为int，代表不同方向上的填充大小相等。默认值：0。
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- **stride** (Union[int, tuple[int], list[int]], 可选) - 滑窗移动的步长，由两个正整数组成，分别代表滑窗在横向与纵向上的移动步长。如果数据类型为int，代表不同方向上的步长相等。默认值：1。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 4D Tensor，数据类型为float16或float32。
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- **output_size** (Tensor) - 1D Tensor，输出Tensor的后两维的shape，包含2个元素且其数据类型为int32。
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输出：
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4D Tensor，类型与输入 `x` 一致。
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异常：
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- **TypeError** - 输入 `kernel_size` 、 `dilation` 、 `padding` 、 `stride` 的数据类型不是int、tuple[int]或list[int]之一。
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- **ValueError** - 输入 `kernel_size` 、 `dilation` 、 `padding` 、 `stride` 的值小于等于0或者其中元素的个数大于2。
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- **ValueError** - x.shape[2] != kernel_size[0] * kernel_size[1]。
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- **ValueError** - x.shape[3]与计算出的滑动块数量不匹配。 |