pytorch中unfold的作用

最新推荐文章于 2025-03-12 19:46:11 发布
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该博客详细介绍了PyTorch中torch.nn.functional.unfold函数的使用。在信息技术领域，PyTorch是重要的深度学习框架，unfold函数在相关数据处理中有重要作用，此博客能帮助开发者更好掌握该函数。
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Pytorch unfold和fold
comea23的博客
01-13 5086
今天撸代码看到了unfold和fold，简单记述一下用法。 文档中说明输入大小为（N，C，），输出为（N，C×连乘，L）。 计算L的公式中，d为数据的空间维度，假设输入数据为（1,3,4,4），则可以将其看作是batch=1,channel=3,4×4的图像，4×4为二维，所以d=2。 unfold到底在计算什么呢？我们平时调用pytorch的卷积接口，使用的是Conv，是一个完全封装好的过程。使用unfold，相当于将kernel滑动扫过的数据提取出来。比如刚刚（1,3,4,4），如果使用kernel_
为什么PyTorch使用unfold操作实现卷积相比于conv2d在模型训练中损失收敛速度上差很多？
cda2024的博客
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unfold。
pytorch 张量的unfold方法介绍
qq_27390023的博客
12-28 1469
在 PyTorch 中，unfold是张量的一种操作方法，用于将张量的一个维度展开为多个重叠的窗口。这在处理滑动窗口操作（如卷积、时间序列分片等）时非常有用。
[pytorch]unfold操作
清欢年岁
06-08 2945
unfold函数是一种图片的分块操作，可以提取出卷积核扫过的元素，并不做其它的运算。我们平时调用pytorch的卷积接口，使用的是Conv，是一个完全封装好的过程。使用unfold，相当于将kernel滑动扫过的数据提取出来。 就像ViT模型的patch embedding操作一样，可以得到一个patch中的所有元素。 unfold(x)的输出行就是卷积核当前位置在这个矩阵上所扫过的元素（例如0、2、8、10就是每次卷积核最左上角扫过的元素）。按照列来看就是在所有channel上的每一块元素的concat。
Pytroch nn.Unfold() 与 nn.Fold(）图码详解
欢迎关注，共同进步！
05-02 6294
`Unfold()`与`Fold()`一般成对出现。用途有：1. 代替卷积计算；2. 图片patch化。 nn.Fold()是 nn.Unfold() 函数的逆操作。 （参数相同、滑动窗口没有重叠的情况下，可以完全恢复【真互逆】。滑动窗口有重叠情况下不能恢复到Unfold的输入）
PyTorch基础（13）-- torch.nn.Unfold()方法
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05-13 4877
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】Unfold和Fold的互逆操作
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08-23 990
是全1同形矩阵经过同样的。
pytorch中unfold
03-12
### PyTorch `unfold` 函数使用说明 #### 输入参数解释 `torch.nn.functional.unfold(input, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)` 接受如下参数： - **input**: 形状为 `(N, C, H, W)` 的四维张量，...
pytorch unfold记录
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11-21 1519
unfold就是只是输出窗口移动的内容，并不积。相当于把原图进行切分，沿着不同的维度。 et = x.unfold(dim, size, step) dim：int，表示需要展开的维度(可以理解为窗口的方向) size：int，表示滑动窗口大小 step：int，表示滑动窗口的步长 import torch x = torch.Tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10],
PyTorch 的 unfold 函数：深入解析与在 Vision Transformer (ViT) 中的应用
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03-12 1322
它在图像处理中特别有用，可以高效地将二维图像分割为多个局部块（Patch），而无需显式循环。
Pytorch Tensor.unfold()的简单理解与用法
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01-19 2万+
unfold的作用就是手动实现的滑动窗口操作，也就是只有卷，没有积；不过相比于nn.functional中的unfold而言，其窗口的意味更浓，只能是一维的，也就是不存在类似2×2窗口的说法。 ret = x.unfold(dim, size, step) dim：int，表示需要展开的维度(可以理解为窗口的方向) size：int，表示滑动窗口大小 step：int，表示滑动窗口的步长 例如，对于一张5×5的如下特征图： [[[[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7,
【Pytorch 】nn.functional.unfold()==＞卷积操作中的提取kernel filter对应的滑动窗口
Drug discovery
06-24 1万+
unfold的作用就是手动实现(卷积中)的滑动窗口操作，也就是只有卷，没有积 return = F.unfold(input, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1): input：输入Tensor，必须是四维的(B, C, H, W)， Batchsize, channel, height, width kernel_size：元组，表示滑动窗口大小，决定输出tensor的数目 dilation: 输出形式是否有间隔 pa.
pytorch中的nn.Unfold()函数和fold(函数详解
qq_37937847的博客
04-13 2万+
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
Pytorch nn.Unfold 理解
weixin_50293279的博客
07-08 362
变换维度前理解可能稍微有点麻烦，变换后就可以很清楚的看出是怎么进行unfold的，2x2的核先扫过第一块区域得到0.7707~0.5256这一块向量(长度为8实际上是原来两个长度为4的向量按channel维度的顺序拼接在了一起)。unfold的基本操作与卷积类似，区别在于unfold是将内部核每次扫过的区域提取出来而不是进行卷积运算。文章用来记自己对一些初次遇见的函数的理解，可能有所错误，如果路过的各位能批评指正感激不尽。
使用pytorch将三维图像分块(patches)
pp2373886592的博客
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问题：高光谱图像输入为5维，即(batch_size, channels, bands, height, width) ，需要将其分为多个大小为(k, k, k)的小块，但pytorch的unfold函数只支持输入是四维的情况。解决方法：使用单独的包。
【学习笔记】深入浅出详解Pytorch中的View, reshape, unfold，flatten等方法。
Small__明的博客
12-17 1966
最近在解析transformer源码的时候突然看到了unfold？我在想unfold是什么意思？为什么不用reshape，他们的底层逻辑有什么区别呢？于是便相对比一下他们之间的区别，便有了本篇博客，希望对大家有帮助！torch.unfold 的作用：从张量的某个维度提取滑动窗口。常用参数：dimension（展开维度）、size（窗口大小）、step（步长）。应用场景：卷积操作、图像处理、时间序列分析等。注意事项：选择合适的维度、窗口大小和步长，避免内存消耗过大。
关于Pytorch的F.unfold函数
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11-09 3万+
首先跳到函数定义中，看一下有哪些参数。 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 ...
pytorch利用nn.unfold重新实现卷积操作
邹小驴
07-20 805
然后就用pytorch自带的matmul,把kernels的展开乘unfold之后的inputtensor(c_0*w_k*h_k,w_1*h_1)得到OutputMaps,维度为(c_1,w_1*h_1)unfold之后,我们构造c_1个可以学习的tensor(c_0,w_k,h_k)作为kernels,并把它像左下图那样展开成(c_1,c_0*w_k*h_k),注意这里的c_1是kernel的个数。......
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