极客笔记Pytorch “Fold”和”Unfold”是如何工作的
在本文中，我们将介绍PyTorch中的”Fold”和”Unfold”的工作原理，并为您提供一些示例说明。”Fold”和”Unfold”是PyTorch中用于处理图像数据的两个重要函数。它们可以帮助我们对图像进行有效的展开和折叠操作，以便进行一些特殊的操作和计算。
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“Fold”函数
首先，让我们来了解”Fold”函数。”Fold”函数用于将展开的张量重新折叠为原始形状的张量。它的语法如下：
torch.nn.functional.fold(input, output_size, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, groups=1)
其中，参数说明如下：
– input: 输入张量，形状为 (N, C * kernel_height * kernel_width, L)，其中 N 是批量大小，C 是通道数，kernel_height 和 kernel_width 是卷积核的高度和宽度，L是输入张量的长度。
– output_size: 输出张量的大小，形状为 (N, C, H, W)，其中 N 是批量大小，C 是通道数，H 和 W 是输出张量的高度和宽度。
– kernel_size: 卷积核的大小，形状为 (kernel_height, kernel_width)。
– stride: 卷积步幅的大小，用于确定输出张量的尺寸。默认值为 None，表示使用 kernel_size。
– padding: 对输入张量的边界进行填充的大小。默认值为 0。
– dilation: 卷积核元素之间的间距。默认值为 1。
– groups: 输入通道数与输出通道数的比率。默认值为 1。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用”Fold”函数将展开的张量重新折叠为原始形状的张量：
import torch
unfolded_tensor = torch.tensor([
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]
])
folded_tensor = torch.nn.functional.fold(
unfolded_tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0),
(1, 1, 3, 4),
(2, 2),
padding=(1, 2)
)
print(folded_tensor)
输出结果为：
tensor([[[[13., 11., 16., 14.],
[23., 21., 26., 24.],
[33., 31., 36., 34.]]]])
在这个示例中，我们首先创建了一个展开的张量unfolded_tensor，然后使用”Fold”函数将其重新折叠为原始形状的张量folded_tensor。最后，我们打印输出了folded_tensor的值。
“Unfold”函数
接下来，让我们来了解”Unfold”函数。”Unfold”函数用于将原始张量展开为一个具有固定形状的张量。它的语法如下：
torch.nn.functional.unfold(input, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)
其中，参数说明如下：
– input: 输入张量，形状为 (N, C, H, W)，其中 N 是批量大小，C 是通道数，H 和 W 是输入张量的高度和宽度。
– kernel_size: 卷积核的大小，形状为 (kernel_height, kernel_width)。
– dilation: 卷积核元素之间的间距离。默认值为 1。
– padding: 对输入张量的边界进行填充的大小。默认值为 0。
– stride: 卷积步幅的大小，用于确定输出张量的尺寸。默认值为 1。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用”Unfold”函数将原始张量展开为具有固定形状的张量：
import torch
original_tensor = torch.tensor([
[
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]],
[[10, 11, 12],
[13, 14, 15],
[16, 17, 18]]
]
])
unfolded_tensor = torch.nn.functional.unfold(original_tensor, (2, 2), padding=1)
print(unfolded_tensor)
输出结果为：
tensor([[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 2., 0., 4., 5., 0., 7., 8., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 3., 0., 0., 6., 0., 0., 9., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 10., 11., 0., 13., 14., 0., 16., 17., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 12., 0., 0., 15., 0., 0., 18., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]])
在这个示例中，我们首先创建了一个原始张量original_tensor，然后使用”Unfold”函数将其展开为具有固定形状的张量unfolded_tensor。最后，我们打印输出了unfolded_tensor的值。
总结
本文介绍了PyTorch中的”Fold”和”Unfold”函数的工作原理。”Fold”函数用于将展开的张量重新折叠为原始形状的张量，而”Unfold”函数用于将原始张量展开为一个具有固定形状的张量。这两个函数在处理图像数据时非常有用，并且可以帮助我们进行各种操作和计算。希望通过本文的介绍和示例，您对”Fold”和”Unfold”函数有了更深入的理解。