unfold函数

原创已于 2025-01-18 18:55:09 修改 · 414 阅读

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#深度学习 #人工智能 #矩阵 #pytorch

于 2025-01-18 18:28:12 首次发布

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文章目录

1. 原理介绍
2. pytorch源码验证：

1. 原理介绍

torch.unfold函数的作用是将卷积出来的元素提取后按列向量排列

提取元素
按列生成矩阵

2. pytorch源码验证：

pytorch：

import torch.nn as nn
import torch

if __name__ == "__main__":
    run_code = 0
    my_unfold = nn.Unfold(kernel_size=(2, 2))
    batch_size = 1
    in_channels = 2
    input_h = 3
    input_w = 4
    my_total = batch_size * in_channels * input_h * input_w
    my_shape = (batch_size, in_channels, input_w, input_h)
    my_matrix = torch.arange(my_total).reshape(my_shape).to(torch.float)
    my_output = my_unfold(my_matrix)
    kernel_size = (2,2)
    print(f"my_matrix.shape=\n{my_matrix.shape}")
    print(f"my_output.shape=\n{my_output.shape}")
    print(f"my_matrix=\n{my_matrix}")
    print(f"unfold_kernel={kernel_size}")
    print(f"my_output=\n{my_output}")

结果：

my_matrix.shape=
torch.Size([1, 2, 4, 3])
my_output.shape=
torch.Size([1, 8, 6])
my_matrix=
tensor([[[[ 0.,  1.,  2.],
          [ 3.,  4.,  5.],
          [ 6.,  7.,  8.],
          [ 9., 10., 11.]],

         [[12., 13., 14.],
          [15., 16., 17.],
          [18., 19., 20.],
          [21., 22., 23.]]]])
unfold_kernel=(2, 2)
my_output=
tensor([[[ 0.,  1.,  3.,  4.,  6.,  7.],
         [ 1.,  2.,  4.,  5.,  7.,  8.],
         [ 3.,  4.,  6.,  7.,  9., 10.],
         [ 4.,  5.,  7.,  8., 10., 11.],
         [12., 13., 15., 16., 18., 19.],
         [13., 14., 16., 17., 19., 20.],
         [15., 16., 18., 19., 21., 22.],
         [16., 17., 19., 20., 22., 23.]]])