在PyTorch中,torch.nn.functional.unfold和torch.nn.functional.fold两个函数可以分别用于执行展开(unfold)和折叠(fold)操作。展开操作是将一个多维张量转换成一个扁平的一维张量,而折叠操作则是将扁平的一维张量转换回原来的多维张量。 unfold: torch.nn.functional.unfold函数可以用于将一个多维张量展开为一维张量。它...
卷积等价于:Unfold + Matrix Multiplication + Fold (或view()到卷积输出形状) 注: 使用 Unfold + Matrix Multiplication + Fold 来代替卷积时,Fold 中的 kernel size 需要为 (1,1) inp = torch.randn(1, 3, 10, 12) w = torch.randn(2, 3, 4, 5) inp_unf = torch.nn.functional.unfold(inp, ...
有的人把卷积看成三步:unfold、matmul、fold,实验如下: importtorchinp =torch.randn(1,3,10,12)w =torch.randn(2,3,4,5)inp_unf=torch.nn.functional.unfold(inp,(4,5))# shape of inp_unf is (1,3*4*5,7*8)out_unf=inp_unf.transpose(1,2).matmul(w.view(w.size(0),-1).t()).tran...
但是,大部分深度学习框架也是提供了显式地进行滑动窗口操作的API的,在pytorch中就是unfold和fold。接下来我们来探讨下这两个函数的使用。 在pytorch中,和unfold有关的有:torch.nn.Unfold,torch.nn.functional.unfold,tensor.unfold,其中我们讨论的是第一个,也就是作为网络层的Unfold。
out = torch.nn.functional.fold(inp_unf,[10, 12], (4,5)) # inp_unf为滑动窗生成向量,[10 12]为输出目标的大小 但是我们可能通常不需要【还原】这个步骤:我们将inp_unf输入到其他的卷积层后(这里我们一般需要在【unfold】操作中加入padding,但是要根据不同的需求来决定是否要添加),最后做reshape操作 2、...
nn.Upsample:上采样层,操作效果和池化相反。可以通过mode参数控制上采样策略为"nearest"最邻近策略或"linear"线性插值策略。 nn.Unfold:滑动窗口提取层。其参数和卷积操作nn.Conv2d相同。实际上,卷积操作可以等价于nn.Unfold和nn.Linear以及nn.Fold的一个组合。 其中nn.Unfold操作可以从输入中提取各个滑动窗口的数值矩...
Pytorch中:和神经网络相关的功能组件大多都封装在 torch.nn模块下。这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现,也有类形式实现。 1,nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。 2,便于对参数进行管理,通过继承 nn.Module 转换成为类的实现形式,并直接封装在 nn 模块下。(建议) ...
out_pool = torch.mean(Z_prev_unfold, dim=3, keepdim=False).transpose(1,2) # 对f_h*f_w维求平均,取消其维度,再调换得 (b,L,n_C_prev) Z = torch.nn.functional.fold(out_pool,(n_H,n_W),(1,1)) # fold得(b, n_c_prev, n_H, n_W,) ...
nn import functional as f windows = f.unfold(x, kernel_size=5) Now windows has size of batch-(5 5 x.size(1) )-num_windows, you can apply foo on windows: processed = foo(windows) 现在你需要“折叠” processed 回到原来的大小 x: out = f.fold(processed, x.shape[-2:], kernel_...
在pytorch中,和unfold有关的有:torch.nn.Unfold, torch.nn.functional.unfold,tensor.unfold,其中我们讨论的是第一个,也就是作为网络层的Unfold。 torch.nn.Unfold按照官方的说法,就是从一个批次的输入样本中,提取出滑动的局部区域块,也即是实现所谓局部连接的滑动窗口操作。该类的构造器的参数有: torch.nn.Unfold...