def window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, H, W, C) window_size (int): window size Returns: windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C) """ B, H, W, C = x.shape x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C) return windows

这段代码的作用是将输入的 x 矩阵按照给定的 window_size 进行划分，划分后将每个小窗口的像素数据展平，作为输出的矩阵的行。具体来说，这里 x 的 shape 是 (B, H, W, C)，其中 B 代表 batch size，H 代表高度，W 代表宽度，C 代表通道数。函数首先将 H 和 W 分别缩小到 window_size 的倍数，然后将 H 和 W 分别划分为 window_size 大小的块，最终得到的 x 的 shape 是 (B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C)。接下来，函数将 x 的维度重新排列，使得每个小窗口的像素数据对应输出矩阵的一行，最终得到的输出矩阵的 shape 是 (num_windows*B, window_size, window_size, C)，其中 num_windows = (H // window_size) * (W // window_size) 是划分后小窗口的总数。

相关问题

window_partition

`window_partition`是指将一个大的tensor分割成多个小的tensor，也称为“窗口划分”。这种操作通常在卷积神经网络中使用，用于将输入tensor划分成多个小的tensor，以便于并行计算卷积操作。

在实现中，`window_partition`会将原始tensor按照指定的窗口大小和步幅大小进行划分，得到一个由多个小的tensor组成的列表。这些小的tensor通常是不重叠的，每个小的tensor都是一个块，可以看做是一个矩形区域。在卷积操作中，每个小的tensor都会和卷积核进行卷积操作，然后将所有小的tensor的结果合并起来，得到最终的输出tensor。

`window_partition`是卷积神经网络中的一个重要操作，它能够有效地利用计算资源，提高计算效率和模型的训练速度。

window_partition如何引用

`window_partition` 是 TensorFlow 中的一个函数，用于实现基于滑动窗口的数据分割。它可以通过以下方式引用：

import tensorflow as tf

# 使用 window_partition 函数
partitions = tf.image.extract_patches(
    images, window_shape, strides, rates, padding='VALID')

其中 `images` 是输入的图片数据，`window_shape` 是窗口大小，`strides` 是窗口滑动的步长，`rates` 是输入图片和输出分割数据之间的空洞率。函数的返回值 `partitions` 是一个张量，包含了从输入数据中提取的所有分割数据。