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mindspore.nn.Unfold
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.. py:class:: mindspore.nn.Unfold(ksizes, strides, rates, padding='valid')
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`nn.Unfold` 从2.8.0版本开始已被弃用，并将在未来版本中被移除。
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建议使用 :func:`mindspore.ops.unfold` 替代。
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从图像中提取滑窗的区域块。
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输入为一个四维的Tensor，数据格式为(N, C, H, W)。
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参数：
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- **ksizes** (Union[tuple[int], list[int]]) - 滑窗大小，其格式为[1, ksize_row, ksize_col, 1]的int组成的tuple或list。
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- **strides** (Union[tuple[int], list[int]]) - 滑窗步长，其格式为[1, stride_row, stride_col, 1]的int组成的tuple或list。
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- **rates** (Union[tuple[int], list[int]]) - 滑窗元素之间的空洞个数，其格式为[1, rate_row, rate_col, 1] 的int组成的tuple或list。
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- **padding** (str) - 填充模式，可选值有： ``"same"`` 或 ``"valid"`` 的字符串，不区分大小写。默认值： ``"valid"`` 。
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- ``"same"`` - 指所提取的区域块的部分区域可以在原始图像之外，此部分填充为0。
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- ``"valid"`` - 表示所取的区域快必须被原始图像所覆盖。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入四维Tensor，其shape为 :math:`[in\_batch, in\_depth, in\_row, in\_col]`，其数据类型为int。
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输出：
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Tensor，输出为四维Tensor，数据类型与 `x` 相同，其shape为 :math:`(out\_batch, out\_depth, out\_row, out\_col)`，且 `out_batch` 与 `in_batch` 相同。
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- :math:`out\_depth = ksize\_row * ksize\_col * in\_depth`
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- :math:`out\_row = (in\_row - (ksize\_row + (ksize\_row - 1) * (rate\_row - 1))) // stride\_row + 1`
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- :math:`out\_col = (in\_col - (ksize\_col + (ksize\_col - 1) * (rate\_col - 1))) // stride\_col + 1`
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异常：
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- **TypeError** - `ksizes` ， `strides` 或 `rates` 既不是tuple，也不是list。
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- **ValueError** - `ksizes` ， `strides` 或 `rates` 的shape不是 :math:`(1, x\_row, x\_col, 1)`。
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- **ValueError** - `ksizes` ， `strides` 或 `rates` 的第二个和第三个元素小于1。
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