详细描述超像素池化层（SupPix Pooling）的逆过程，即超像素上采样（SupPix Unpooling）的过程与实现

超像素池化层（SupPix Pooling）是一种将输入张量中的每个超像素区域（即由相邻像素组成的区域）转化为一个单一的值的操作。这个操作可以将输入张量的空间维度降低，并且在某些情况下可以有效减少网络参数的数量。

超像素上采样（SupPix Unpooling）是超像素池化层的逆过程，它将池化后的张量恢复到原始的张量大小。在这个过程中，我们需要根据超像素池化时记录下来的超像素标签（spx tensor）来对池化后的张量进行上采样。

具体而言，超像素上采样的实现可以按照以下步骤进行：

1. 计算输出tensor的形状。根据输入的pooled tensor和spx tensor，可以计算出超像素上采样后的输出tensor的形状。输出tensor的形状应该包括了pooled tensor的前两个维度（即batch size和channel数），以及spx tensor的高度和宽度。

2. 遍历输入的spx tensor。遍历输入的spx tensor，对于每一个超像素，找到对应的池化后的值（即pooled tensor中的值），并将其复制到输出tensor的对应位置上。

3. 返回输出tensor。遍历完成后，就得到了一个与输入张量大小相同的输出tensor，其中每个超像素区域被恢复成了原始的像素值。

下面是一个使用PyTorch实现的超像素上采样层的示例代码：

class SupPixUnpool(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SupPixUnpool, self).__init__()

    def forward(self, pooled, spx):
        outShape = pooled.size()[0:2]+spx.size()[-2:]
        out = pooled.new_zeros(outShape)
        for batch in xrange(pooled.size()[0]):
            out[batch, :, :, :] = pooled[batch, :, spx[batch,:,:]]
        return out

在这个代码中，forward函数接受两个输入参数：一个是经过超像素池化后的tensor（pooled），另一个是对应的超像素标签（spx）。

首先，根据输入的pooled tensor和spx tensor计算出输出tensor的形状（outShape）。这里的输出tensor包含了pooled tensor的前两个维度（即batch size和channel数），以及spx tensor的高度和宽度。

然后，对于每个batch中的数据，通过循环遍历spx tensor中的每个超像素，将对应的pooled tensor中的值复制到输出tensor的相应位置上。

最后，返回完整的输出tensor。