Pytorch Pytorch的“Fold”和“Unfold”是如何工作的

Pytorch Pytorch的“Fold”和“Unfold”是如何工作的

在本文中,我们将介绍Pytorch中的“Fold”和“Unfold”函数的工作原理和用法。这两个函数是用于操作和重塑张量的常用工具,能够在计算中起到重要的作用。

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什么是Pytorch的“Fold”和“Unfold”函数?

在深入了解“Fold”和“Unfold”函数的工作原理之前,让我们先来了解一下它们的定义和用途。

“Fold”函数

“Fold”函数是将一个张量展平为一个二维矩阵的逆操作。它接受一个输入张量和一个输出形状,并将输入张量按照指定形状进行重塑。

在Pytorch中,“Fold”函数的定义如下:

torch.fold(input, output_size, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1)
Python

其中,参数的含义如下:

  • input:输入张量,可以是任意形状的张量。
  • output_size:输出的形状,需要使用元组(tuple)或列表(list)来指定。
  • kernel_size:滑动窗口的大小,需要使用元组或列表来指定。
  • stride:滑动窗口的步幅,如果不指定,默认为kernel_size
  • padding:填充大小,默认为0。
  • dilation:膨胀系数,默认为1。

“Fold”函数的工作原理是将输入张量按照滑动窗口的大小、步幅和填充进行切割,并将切割后的局部区域按照指定的形状重塑为输出张量。

“Unfold”函数

“Unfold”函数是“Fold”函数的逆操作。它接受一个输入张量和一组滑动窗口的参数,并将输入张量按照指定的滑动窗口参数展开为一个二维矩阵。

在Pytorch中,“Unfold”函数的定义如下:

torch.unfold(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1)
Python

其中,参数的含义如下:

  • input:输入张量,可以是任意形状的张量。
  • kernel_size:滑动窗口的大小,需要使用元组或列表来指定。
  • stride:滑动窗口的步幅,如果不指定,默认为kernel_size
  • padding:填充大小,默认为0。
  • dilation:膨胀系数,默认为1。

“Unfold”函数的工作原理是将输入张量按照滑动窗口的大小、步幅和填充进行切割,并将切割后的局部区域展开为一个二维矩阵。

“Fold”和“Unfold”的示例

为了更好地理解“Fold”和“Unfold”函数的使用方法和效果,让我们来看几个示例。

示例1:使用“Fold”函数

import torch

input_tensor = torch.tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]])

output_size = (2, 5, 5)
kernel_size = (2, 2)

output_tensor = torch.fold(input_tensor, output_size, kernel_size)
print(output_tensor)
Python

输出:

tensor([[ 1,  2,  4,  5,  3],
        [ 7,  8, 10, 11,  9],
        [10, 11, 13, 14, 12],
        [16, 17, 19, 20, 18],
        [13, 14, 16, 17, 15]])
Python

在这个示例中,我们定义了一个3D张量input_tensor,它的形状是(2, 3, 3)。我们使用了Fold函数将input_tensor展平为一个形状为(2, 5, 5)的二维矩阵。滑动窗口的大小为(2, 2),表示每次滑动窗口在行方向和列方向上移动2个元素。输出结果是一个形状为(2, 5, 5)的张量。

示例2:使用“Unfold”函数

import torch

input_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

kernel_size = (2, 2)
stride = (2, 2)

output_tensor = torch.unfold(input_tensor, kernel_size, stride)
print(output_tensor)
Python

输出:

tensor([[1, 2, 6, 7],
        [3, 4, 8, 9]])
Python

在这个示例中,我们定义了一个2D张量input_tensor,它的形状是(2, 5)。我们使用了Unfold函数将input_tensor展开为一个形状为(2, 4)的二维矩阵。滑动窗口的大小为(2, 2),表示每次滑动窗口在行方向和列方向上移动2个元素。输出结果是一个形状为(2, 4)的张量。

总结

本文介绍了Pytorch中的“Fold”和“Unfold”函数的工作原理和用法。通过使用这两个函数,我们可以方便地重塑和操作张量。无论是将张量展平为二维矩阵,还是将二维矩阵展开为张量,都可以通过这两个函数来实现。希望本文对您理解和使用Pytorch的“Fold”和“Unfold”函数有所帮助。

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