如何将一个三维tensor张量拆成多个8*8patch代码

假设你的三维张量为 `tensor`，它的形状为 `(channel, height, width)`，其中 `channel` 是通道数，`height` 和 `width` 是图像的高度和宽度。

你可以使用 PyTorch 的 `unfold` 函数来将这个张量转换为多个 `8x8` 的 patch，代码如下：

import torch

# 定义输入张量
tensor = torch.randn(3, 64, 64)

# 定义patch的大小和步长
patch_size = 8
step_size = 8

# 使用unfold将张量转换为patch
patches = tensor.unfold(1, patch_size, step_size).unfold(2, patch_size, step_size)

# 将patches的形状转换为(batch_size, num_patches, channel, patch_size, patch_size)
patches = patches.permute(1, 2, 0, 3, 4).contiguous().view(-1, 3, patch_size, patch_size)

其中 `unfold` 函数的第一个参数表示要沿着哪一个维度进行拆分，第二个参数表示每个 patch 的大小，第三个参数表示每个 patch 移动的步长。

最后，我们将 `patches` 的形状转换为 `(batch_size, num_patches, channel, patch_size, patch_size)`，其中 `batch_size` 表示 batch 的大小，`num_patches` 表示每张图片拆成多少个 patch。