# BatchToSpace — MindSpore Signal+ 使用手册 alpha 文档

# BatchToSpace

将输入张量在批维度上分块并重新分布到空间维度，同时按照 `crops` 对输出空间范围进行裁剪。

> \[\begin{split}\begin{aligned} N_{\text{out}} &= \frac{N}{b_h \times b_w}, \\ H_{\text{out}} &= b_h \times H - c_{\text{top}} - c_{\text{bottom}}, \\ W_{\text{out}} &= b_w \times W - c_{\text{left}} - c_{\text{right}}, \\ ext{output}[n, h, w, c] &= \text{input}[n', h', w', c] \end{aligned}\end{split}\]

> 其中 \(N, H, W, C\) 分别表示输入的 batch、高度、宽度和通道数；\(b_h, b_w\) 为 `block_size`；\(c_{*}\) 来源于 `crops`；\(n', h', w'\) 由 `BatchToSpace` 映射关系确定。

> 输入：

>   - input - 输入数据地址。

>   - input_shape - 输入形状，格式为 `[batch, height, width, channel]`。

>   - block_size - 分块因子，格式为 `[block_h, block_w]`。

>   - crops - 裁剪参数，格式为 `[top, bottom, left, right]`。

>   - core_mask(int, 可选) - 核掩码（仅适用于共享存储版本）。

> 输出：

>   - output - 输出数据地址。

> 支持平台：

>   `FT78NE` `MT7004`

> 备注

> - FT78NE 支持 fp32、fp64、cplx64、cplx128、int16、int8、int32 数据类型。

> - MT7004 支持 fp32、fp16、cplx64、int16、int32 数据类型。

共享存储版本:

void i8_batchtospace_s(int8_t *input, int8_t *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

void i16_batchtospace_s(int16_t *input, int16_t *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

void i32_batchtospace_s(int32_t *input, int32_t *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

void hp_batchtospace_s(half *input, half *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

void fp_batchtospace_s(float *input, float *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

void dp_batchtospace_s(double *input, double *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

void c64_batchtospace_s(float *input, float *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

void c128_batchtospace_s(double *input, double *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size, int core_mask)

  C 调用示例：

       1// 多核（共享存储）示例
       2#include <stdio.h>
       3
       4int main(int argc, char *argv[]) {
       5        float *input = (float *)0xA0000000;   // 输入在 DDR 空间
       6        float *output = (float *)0xB0000000;
       7        int input_shape[4] = {400, 2, 2, 3};
       8        int block_size[2] = {2, 2};
       9        int crops[4] = {0, 0, 0, 0};
      10        int core_mask = 0xff;
      11        fp_batchtospace_s(input, output, input_shape, block_size, crops, sizeof(float), core_mask);
      12        return 0;
      13}

私有存储版本:

void i8_batchtospace_p(int8_t *input, int8_t *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

void i16_batchtospace_p(int16_t *input, int16_t *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

void i32_batchtospace_p(int32_t *input, int32_t *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

void hp_batchtospace_p(half *input, half *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

void fp_batchtospace_p(float *input, float *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

void dp_batchtospace_p(double *input, double *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

void c64_batchtospace_p(float *input, float *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

void c128_batchtospace_p(double *input, double *output, const int *input_shape, const int *block_size, const int *crops, int data_size)

  C 调用示例：

       1// 单核（私有存储）示例
       2#include <stdio.h>
       3
       4int main(int argc, char *argv[]) {
       5        float *input = (float *)0x10000000;   // 输入在 L2 空间
       6        float *output = (float *)0x10010000;
       7        int input_shape[4] = {400, 2, 2, 3};
       8        int block_size[2] = {2, 2};
       9        int crops[4] = {0, 0, 0, 0};
      10        fp_batchtospace_p(input, output, input_shape, block_size, crops, sizeof(float));
      11        return 0;
      12}