TensorFlow：tf.space_to_depth函数通俗解释
函数原型：
tf.space_to_depth(
input, block_size, data_format='NHWC', name=None
)
tf.space_to_depth将Input Tensor的height、weight维度的值移到Output Tensor的depth维度。
通俗的讲，就是实现如下的功能：
Input Tensor: [batch, height, width, channels]
Output Tensor: [batch, height / block_size, width / block_size, channels * block_size * block_size]
应用示例
x = [[[[1], [2]],
[[3], [4]]]]
y = tf.space_to_depth(x, 2) # [[[[1, 2, 3, 4]]]]
Input Tensor的shape为[1, 2, 2, 1]，Output Tensor的shape为[1, 1, 1, 4]。
x = [[[[1], [2], [5], [6]],
[[3], [4], [7], [8]],
[[9], [10], [13], [14]],
[[11], [12], [15], [16]]]]
y = tf.space_to_depth(x, 2)
[[
[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]],
[[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]
]]
Input Tensor的shape为[1, 4, 4, 1]，Output Tensor的shape为[1, 2, 2, 4]。
参考材料
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/space_to_depth
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