class ChannelShuffle()

class ChannelShuffle(nn.Module):

应用NPU兼容的通道shuffle操作。为避免NPU上效率不高的连续操作，我们用相同语义重写替换原始操作。以下两个不连续操作已被替换：transpose和chunk。

• 参数：
  • Input (Tensor) - 输入张量。 (N, C_{in}, L_{in}), (N, C_{in}, L_{in})。
  • in_channels (Int) - 输入张量中的通道总数。
  • groups (Int，默认值为2) - shuffle组数。
  • split_shuffle (Bool，默认值为True) - Shuffle后是否执行chunk操作。默认值：True。
• 调用方式样例：

  from torch_npu.contrib.module import ChannelShuffle
  m = ChannelShuffle(64, split_shuffle=True)

• 返回值

  Output (Tensor) - 输出张量(N, C_{out}, L_{out})。

• 约束限制：

  只实现了group=2，请自行修改其他group场景。

• 示例：

     >>> x1 = torch.randn(2,32,7,7)
     >>> x2 = torch.randn(2,32,7,7)
     >>> m = ChannelShuffle(64, split_shuffle=True)
     >>> output = m(x1, x2)