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pytorch unfold

时间: 2023-10-18 10:28:44 浏览: 111

pytorch中的unfold函数是一种图片的分块操作，它可以提取出卷积核滑过的元素，而不进行其他运算。使用unfold函数可以将卷积核滑动扫过的数据提取出来。通过给定的kernel_size和stride参数，unfold函数可以将输入的图片分割成多个块，并按照指定的顺序排列这些块中的像素值。在使用unfold函数之后，可以通过transpose函数对结果进行维度重排，以得到期望的输出形状。通过这种方式，可以方便地对图像进行分块处理，并用于后续的操作，如卷积运算或像ViT模型中的patch embedding操作。在ViT模型中，patch embedding操作可以将图像的每个分块转换为一个嵌入向量。类似于使用unfold函数将图像分割成多个块，然后将每个块中的像素值转换为嵌入向量。这样就可以将图像中的像素信息转换为嵌入表示，用于后续的视觉任务。通过定义一个可学习的权重参数，可以自定义嵌入向量的维度和形状。使用unfold函数可以方便地实现这一操作，将图像分块并将像素值转换为嵌入向量。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [[pytorch]unfold操作](https://blog.csdn.net/qq_41319370/article/details/125193360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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这段代码是一个PyTorch中的类的初始化函数，用于定义一个多头注意力机制的模型。其中，dim表示输入特征的维度，num_heads表示头的数量，kernel_size表示卷积核的大小，padding表示填充的大小，stride表示步长，qkv_...

class ACmix(nn.Module): def init(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).init() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

这段代码是定义了一个名为ACmix的类，继承自PyTorch中的nn.Module。它包含了一些卷积、全连接、非线性激活函数等层，用于实现图像处理任务中的注意力机制和特征融合。具体来说，逐行解释代码如下： class ...

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