torch.nn.functional.fold

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本文详细解析了PyTorch中fold函数的功能与用法，该函数用于将一组滑动局部块张量组合成一个大的张量，是unfold操作的逆过程。目前仅支持4-D输出张量。
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torch.nn.functional.fold(input, output_size, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)

将一组滑动局部块张量组合成一个包含这些张量的大张量。

注意：

Currently, only 4-D output tensors (batched image-like tensors) are supported.

假设一组3D，其大小为：

                                                          (N,C\times \prod kernelsize,L)

fold操作将这个3D张量转化为另一个张量，其大小为：(N,C,output_size[0],output_size[1],…)，且L必须满足

L=\prod_{d}\left \lfloor \frac{SpatialSize[d]+2\times Padding[d]-dilation[d]\times( KernelSize[d]-1)-1}{stride[d]} +1\right \rfloor

就收unfold的逆操作，没啥可说的。

 

 

 

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