torch.nn.Unfold()详细解释

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torch.nn.Unfold(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)

功能：从一个批次的输入张量中提取出滑动的局部区域块。（Extracts sliding local blocks from a batched input tensor.）

参数：

  • kernel_size (intortuple) – 滑块的大小
  • stride (intortuple,optional) – 滑块的步长(the stride of the sliding blocks in the input
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pytorch中的torch.nn.Unfold和torch.nn.Fold目的Unfold 目的 平时使用卷积操作时，既卷积核滑动窗口操作，对于pytorch，以二维图像为例，调用nn.Conv2d就能完成对输入（feature maps）的卷积操作。 但有时，maybe要探究卷积核对应的某一channel的单个窗口的卷积操作，或显式地进行卷积操作。此时，就需要nn.Unfold和nn.Fold。前段时间引起较大争议的BagNet（Bag of local feature net）的分块卷积操作既由此函数
torch.unflod与torch.nn.unfold用法
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和。类似于函数类也用于沿着指定维度滑动提取窗口并将每个窗口展平。与函数不同的是，是一个可学习的层，可以作为神经网络的一部分进行训练。torch.nn.Unfold (以及底层的 torch.unfold) 不支持 torch.LongTensor 类型的数据。它们主要用于处理图像等浮点型数据。将张量沿着指定维度滑动提取窗口，并将每个窗口展平成向量，形成一个新的张量。这在卷积操作的实现中特别有用。在这个例子中，我们在维度 2 (高度) 上以大小为 2、步长为 1 的窗口滑动提取数据，并将每个窗口展平。
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【pytorch】torch.nn.Unfold操作
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一个代码里涉及到了unfold的操作，看了半天官网都没整明白维度怎么变化的，参考这个链接搞明白了： https://blog.csdn.net/ViatorSun/article/details/119940759 https://zhuanlan.zhihu.com/p/361140988输入（ N, C, H, W） 输出（N,C×∏(kernel_size),L） L 是( H , W ) (H,W)(H,W)根据 k e r n e l _ s i z e kernel_sizekernel_siz
PyTorch基础（13）-- torch.nn.Unfold()方法
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一、方法详解 方法 torch.nn.Unfold(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1) parameters kernel_size (int or tuple) – 滑动窗口的size stride (int or tuple, optional) – 空间维度上滑动的步长，默认步长为1 padding (int or tuple, optional) – implicit zero padding to be added
pytorch中的nn.Unfold()函数和fold(函数详解
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文章目录1.nn.Unfold()函数2.nn.Fold(）函数 1.nn.Unfold()函数 描述：pytorch中的nn.Unfold()函数，在图像处理领域，经常需要用到卷积操作，但是有时我们只需要在图片上进行滑动的窗口操作，将图片切割成patch，而不需要进行卷积核和图片值的卷积乘法操作。这是就需要用到nn.Unfold()函数，该函数是从一个batch图片中，提取出滑动的局部区域块，也就是卷积操作中的提取kernel filter对应的滑动窗口。 torch.nn.Unfold(kernel_s
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pytorch中torch.flatten函数和torch.nn.flatten函数异同的简单解释。
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可以参考博文：pytorch中的torch.nn.Unfold和torch.nn.Fold_春笋的博客-优快云博客_nn.unfoldpytorch中的torch.nn.Unfold和torch.nn.Fold目的Unfold目的平时使用卷积操作时，既卷积核滑动窗口操作，对于pytorch，以二维图像为例，调用nn.Conv2d就能完成对输入（feature maps）的卷积操作。但有时，maybe要探究卷积核对应的某一channel的单个窗口的卷积操作，或显式地进行卷积操作。此时，就需要nn....
torch.nn.Unfold直观理解
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然后将在所有 3 个通道上得到的 3 个行向量，进行横向拼接，得到维度为 [1, 27] 的行向量。③ 依次将卷积核按照从左到右，从上往下的顺序，按照步长 1 进行滑动，每个滑动的区域经过步骤 ② 中处理后都能得到一个维度为 [1, 27] 的行向量，共得到 6 个维度为 [1, 27]，然后纵向堆叠成维度为 [6, 27] 的矩阵。③ 对于在每个通道上分别得到的第一个滑窗区域，分别进行 reshape 成行向量，然后把在所有通道上得到的行向量，进行横向拼接，得到新的行向量。
【PyTorch秒懂系列】torch.nn.Unfold/torch.nn.functional.unfold/F.unfold
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nn.Unfold or F.unfold Extracts sliding local blocks from a batched input tensor. 将一个分批次的输入张量按局部块状区域逐次展开。 核心思想 作用于image-like的输入张量或特征图。作用后的特征图特征为原始特征图邻域特征展开、并逐通道连接后得到的新的特征图。 图示 [ 1.11 1.12 1.21 1.22 2.11 2.12 2.21 2.22 > x.yz: x=通道 y=高 z=宽 &g.
torch.nn.functional.unfold 用法解读
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上面的 \(\prod (kernel\_size)=2\times 3=6\)，窗口内共有2x3x5=30个值，对应输出维度中的 \(C\times \prod (kernel\_size)\)。接下来因为默认stride=1,dilation=1,padding=0，因此(2, 3)大小的kernel在维度(3, 4)中两个方向都只能滑动一次，因此滑动窗口只有4个位置，对应上面的 \(L=4\)。这里 \(L\) 的计算方式和卷积中输出大小的计算是一模一样的。
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的基本参数是，它定义了每个局部块的大小。stride：步长，控制局部块在输入数据上滑动的间隔。默认值为 1。padding：填充，控制局部块边缘的零填充数量。默认值为 0。
【torch.nn.Fold】和【torch.nn.Unfold】
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toch.nn.Fold 就是torch.nn.Unfold的逆操作，将提取出的滑动局部区域块还原成batch的张量形式。该操作将输入空间维度内的每个kernel_size大小的滑动块展平到一列中, 输出的大小为。（也就是卷积操作中的提取kernel filter对应的滑动窗口）把它按照顺序展开，得到的特征数就是。表示每个block中包含的所有值的个数，一个block是kernel_size的面积和通道数的乘积，torhc.nn.Unfold的功能： 从一个batch的样本中，提取出滑动的局部区域块。
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函数定义： def unfold(input, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1): """ input: tensor数据，四维， Batchsize, channel, height, width kernel_size: 核大小，决定输出tensor的数目。稍微详细讲 dilation: 输出形式是否...
torch.nn.Unfold类
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PyTorch中torch.nn.Unfold类 官方文档连接：torch.nn.Unfold类. class torch.nn.Unfold(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1) 从批量输入张量中提取滑动局部块 kernel_size：滑动块大小。 dilation：控制邻域内元素步幅的参数，默认为1。 padding：填充。 stride：滑动块在输入空间内的步幅。 考虑形状为（N, C，*）的批量输入张量，其中N为批维度，C为通道维度，*表示任
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