对于batch_to_space_nd，再举一个例子，详细说明一下

想象你有一个四维张量，形状为 `(B, C, H, W)`，其中 `B` 表示批次 (batch size)，`C` 表示通道数，`H` 和 `W` 分别代表高度和宽度。如果每个批次包含若干个相同尺寸的小图片，例如每个图片是 `(C, H', W')`，`batch_to_space_nd` 可能用于把这组小图片从批内的顺序排列还原成原始的大尺寸网格。

假设 `H' = 4`, `W' = 4`，那么原本一个批次可能看起来像这样：

批次1: [img0, img1, img2, img3]
批次2: [img4, img5, img6, img7]
...

`batch_to_space_nd` 操作会按照小图片原来的排列顺序将其放回原样，就像拼图一样：

(1, 0): [img0, ..., img3]
(1, 1): [img4, ..., img7]
...
(4, 3): [img12, ..., img15] （如果是16个小图片，这里是第四个位置）

这里 `(i, j)` 是新空间维度的位置，它表示批内的第 `i` 个小图片应该放在原空间的坐标 `(j * H', i % H')`。通过这种方式，你可以将小批量的、局部相关的数据组织成连续的二维空间结构。