Pytorch nn.Unfold() 与 nn.Fold()图码详解(最新推荐)

以下是PyTorch中nn.Unfold()与nn.Fold()函数的详细攻略，包含两个示例说明。

简介

在PyTorch中，nn.Unfold()和nn.Fold()函数是用于对张量进行展开和折叠操作的函数。本文将介绍如何使用这两个函数来进行张量的展开和折叠操作。

示例1：使用nn.Unfold()函数对张量进行展开操作

在这个示例中，我们将使用nn.Unfold()函数对张量进行展开操作。

首先，我们需要导入PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，我们可以使用以下代码来生成一个4x4的张量：

x = torch.randn(1, 1, 4, 4)

接下来，我们可以使用以下代码来使用nn.Unfold()函数对张量进行展开操作：

unfold = nn.Unfold(kernel_size=(2, 2), stride=(1, 1), padding=(0, 0))
out = unfold(x)

在这个示例中，我们使用nn.Unfold()函数对张量x进行展开操作。我们将kernel_size参数设置为(2, 2)，stride参数设置为(1, 1)，padding参数设置为(0, 0)，以便于展开操作。

示例2：使用nn.Fold()函数对张量进行折叠操作

在这个示例中，我们将使用nn.Fold()函数对张量进行折叠操作。

首先，我们需要导入PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，我们可以使用以下代码来生成一个16x1的张量：

x = torch.randn(1, 16, 1, 1)

接下来，我们可以使用以下代码来使用nn.Fold()函数对张量进行折叠操作：

fold = nn.Fold(output_size=(4, 4), kernel_size=(2, 2), stride=(1, 1), padding=(0, 0))
out = fold(x)

在这个示例中，我们使用nn.Fold()函数对张量x进行折叠操作。我们将output_size参数设置为(4, 4)，kernel_size参数设置为(2, 2)，stride参数设置为(1, 1)，padding参数设置为(0, 0)，以便于折叠操作。

总之，通过本文提供的攻略，您可以轻松地使用nn.Unfold()和nn.Fold()函数来进行张量的展开和折叠操作。