pytorch unfold

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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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%"]
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