如何将一个tensor张量拆成多个patch

可以使用`torch.nn.functional.unfold`函数将一个张量拆成多个patch。该函数的参数包括输入张量、每个patch的大小、每个patch的步幅和padding大小。返回的张量的形状为(N, C x patch_size x patch_size, num_patches)，其中N是输入张量的batch size，C是输入张量的通道数，num_patches是输入张量被拆成的patch的数量。

下面是一个例子，将一个3通道的4x4的张量拆成2x2的patch：

import torch

# 定义输入张量
x = torch.randn(1, 3, 4, 4)

# 定义patch大小和步幅
patch_size = 2
stride = 2

# 使用unfold函数将张量拆成patch
patches = torch.nn.functional.unfold(x, kernel_size=patch_size, stride=stride)

# 将patches的形状改为(N, C x patch_size x patch_size, num_patches)
num_patches = patches.shape[-1]
patches = patches.reshape(1, 3 * patch_size * patch_size, num_patches)

print(patches.shape)

输出结果为：

torch.Size([1, 12, 4])

其中，num_patches为4，表示输入张量被拆成了4个2x2的patch。