pytorch中的nn.Unfold()函數(shù)和fold()函數(shù)解讀
pytorch的nn.Unfold()函數(shù)和fold()函數(shù)
1.nn.Unfold()函數(shù)
描述：pytorch中的nn.Unfold()函數(shù)，在圖像處理領(lǐng)域，經(jīng)常需要用到卷積操作，但是有時(shí)我們只需要在圖片上進(jìn)行滑動(dòng)的窗口操作，將圖片切割成patch，而不需要進(jìn)行卷積核和圖片值的卷積乘法操作。
這是就需要用到nn.Unfold()函數(shù)，該函數(shù)是從一個(gè)batch圖片中，提取出滑動(dòng)的局部區(qū)域塊，也就是卷積操作中的提取kernel filter對應(yīng)的滑動(dòng)窗口。
torch.nn.Unfold(kernel_size,dilation=1,paddding=0,stride=1)
該函數(shù)的輸入是（bs,c,h,w),其中bs為batch-size,C是channel的個(gè)數(shù)。
而該函數(shù)的輸出是（bs,Cxkernel_size[0]xkernel_size[1],L)其中L是特征圖或者圖片的尺寸根據(jù)kernel_size的長寬滑動(dòng)裁剪后得到的多個(gè)patch的數(shù)量。
import torch.nn as nn
import torch
batches_img=torch.rand(1,2,4,4)#模擬圖片數(shù)據(jù)（bs,2,4,4），通道數(shù)C為2
print("batches_img:\n",batches_img)
nn_Unfold=nn.Unfold(kernel_size=(2,2),dilation=1,padding=0,stride=2)
patche_img=nn_Unfold(batches_img)
print("patche_img.shape:",patche_img.shape)
print("patch_img:\n",patche_img)
該方法的主要應(yīng)用場景是將圖片切割成不同的patch,配合一下代碼實(shí)現(xiàn)
#上面的代碼能夠獲取到patch_img,(bs,C*K*K,L),L代表的是將每張圖片分割成多少塊 reshape_patche_img=patche_img.view(batches_img.shape[0],batches_img.shape[1],2,2,-1) print(reshape_patche_img.shape)#[bs, C, k, k, L] reshape_patche_img=reshape_patche_img.permute(0,4,1,2,3)#[N, L, C, k, k] print(reshape_patche_img.shape)
結(jié)果：
2.nn.Fold()函數(shù)
該函數(shù)是nn.Unfold()函數(shù)的逆操作。
fold = torch.nn.Fold(output_size=(4, 4), kernel_size=(2, 2), stride=2) inputs_restore = fold(patches) print(inputs_restore) print(inputs_restore.size())
nn.functional.fold/unfold
作用：fold和unfold的作用恰好相反，unfold是用一個(gè)滑窗來提取圖像中的像素值，類似于卷積操作，但是只提取不計(jì)算，fold恰好相反將滑窗提取的值返回為一個(gè)圖像
nn.functional.unfold(input, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)
- input: 輸入tensor
- kernel_size: 提取時(shí)的滑窗大小
- dilation: 滑窗是否有空洞
- padding: 是否對原圖進(jìn)行填充
- stride: 滑窗移動(dòng)的步長
下面舉一個(gè)例子直觀解釋
x = torch.Tensor([[[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[ 13, 14, 15, 16]]]])
x = F.unfold(x, kernel_size=(2, 2), padding=0, stride=2)
print(x)
print(x.size())
'''
tensor([[[ 1., 3., 9., 11.],
[ 2., 4., 10., 12.],
[ 5., 7., 13., 15.],
[ 6., 8., 14., 16.]]])
torch.Size([1, 4, 4])
'''執(zhí)行過程很簡單，用一個(gè) 2 × 2 的窗在圖上滑動(dòng)，步長為2，第一次覆蓋的內(nèi)容為1256，第二次為3478，以此類推，每次滑窗的結(jié)果用一個(gè)列向量表示，列數(shù)就是滑窗提取的次數(shù)。
如果我們要得到每次滑窗的結(jié)果，例如第一次提取的結(jié)果，用表達(dá)式x[:,:,0]即可
nn.functional.fold(input, output_size, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)
- input: 輸入tensor
- output_size: 輸出圖像的大?。ū仨氈付ǎ?/li>
- kernel_size: 在圖像中填充的形狀
- dilation: 滑窗是否有空洞
- padding: 是否對原圖進(jìn)行填充
- stride: 存放窗的tensor時(shí)移動(dòng)的步長
網(wǎng)上很少有講這個(gè)函數(shù)的，都說是unfold的逆過程，我們依然用幾個(gè)例子來對其進(jìn)行詳細(xì)的解釋
1. 第一個(gè)例子
x = torch.Tensor([[[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[ 13, 14, 15, 16]]]])
x = F.unfold(x, kernel_size=(2, 2), padding=0, stride=2)
x = F.fold(x, output_size=(4,4), kernel_size=(2,2), padding=0, stride=2)
'''
tensor([[[ 1., 3., 9., 11.],
[ 2., 4., 10., 12.],
[ 5., 7., 13., 15.],
[ 6., 8., 14., 16.]]])
torch.Size([1, 4, 4])
tensor([[[[ 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.],
[13., 14., 15., 16.]]]])
torch.Size([1, 1, 4, 4])
'''fold函數(shù)是如何執(zhí)行的呢，他會(huì)提取unfold函數(shù)的每一列，首先提取1256這一列，然后根據(jù)kernel_size的大小將1256重新resize并填到output的第一個(gè)位置，如下
[[ 1., 2., 0., 0.], [ 5., 6., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]
隨后提取第二列2.6.10.14，resize為 2 × 2 2\times 2 2×2的形狀，根據(jù)步長為2添加到output的下一個(gè)位置，并以此類推
[[ 1., 2., 3., 4.], [ 5., 6., 7., 8.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]
注意：output，kernel以及stride必須滿足一定的關(guān)系（參考文檔）
知道原理以后我們可以自由操作上述tensor，但是注意，如果步長等設(shè)置不合適的話，最后的結(jié)果是有overlap的，下面我們展示兩個(gè)例子
2. 第二個(gè)例子
自由操作tensor
x = torch.Tensor([[[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[ 13, 14, 15, 16]]]])
x = F.unfold(x, kernel_size=(2, 2), padding=0, stride=2)
x = F.fold(x, output_size=(4,4), kernel_size=(4,1), padding=0, stride=1)
'''
tensor([[[ 1., 3., 9., 11.],
[ 2., 4., 10., 12.],
[ 5., 7., 13., 15.],
[ 6., 8., 14., 16.]]])
torch.Size([1, 4, 4])
# tensor又變回了原來的樣子
tensor([[[[ 1., 3., 9., 11.],
[ 2., 4., 10., 12.],
[ 5., 7., 13., 15.],
[ 6., 8., 14., 16.]]]])
torch.Size([1, 1, 4, 4])
'''overlap的情況
根據(jù)上述講的可以自己推一下
x = torch.Tensor([[[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[ 13, 14, 15, 16]]]])
x = F.unfold(x, kernel_size=(2, 2), padding=0, stride=2)
x = F.fold(x, output_size=(3,3), kernel_size=(2,2), padding=0, stride=1)
'''
tensor([[[ 1., 3., 9., 11.],
[ 2., 4., 10., 12.],
[ 5., 7., 13., 15.],
[ 6., 8., 14., 16.]]])
torch.Size([1, 4, 4])
tensor([[[[ 1., 5., 4.],
[14., 34., 20.],
[13., 29., 16.]]]])
torch.Size([1, 1, 3, 3])
'''3. kernel size小于列向量的情況
上面講了，fold每次都會(huì)對列向量進(jìn)行提取，之前的例子都是kernel size等于列向量，如果我們的kernel size小于列向量就會(huì)出現(xiàn)以下情況
x = torch.Tensor([[[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[ 13, 14, 15, 16]]]])
x = F.unfold(x, kernel_size=(2, 2), padding=0, stride=2)
x = F.fold(x, output_size=(2,2), kernel_size=(1,1), padding=0, stride=1)
'''
tensor([[[ 1., 3., 9., 11.],
[ 2., 4., 10., 12.],
[ 5., 7., 13., 15.],
[ 6., 8., 14., 16.]]])
torch.Size([1, 4, 4])
tensor([[[[ 1., 3.],
[ 9., 11.]],
[[ 2., 4.],
[10., 12.]],
[[ 5., 7.],
[13., 15.]],
[[ 6., 8.],
[14., 16.]]]])
torch.Size([1, 4, 2, 2])
'''解釋一下，我們第一次提取的應(yīng)該是1256，但是由于我們的kernel太小了， 1 × 1 = 1 ，只能提取一個(gè)元素，因此就是1，我們的output size是 2 × 2 ，步長為1，所以第一次提取的結(jié)果如下
[[ 1, 0], [ 0, 0]]
第二次提取時(shí)，就需要移動(dòng)了，提取的不是列向量中的2，而是橫向移動(dòng)的3，接著放到剛才那個(gè)元素后面
[[ 1, 3], [ 0, 0]]
之后的過程以此類推，直到我們提取到11，這時(shí)我們的行向量提取完了，但是列向量沒有，所以我們從第二列開始重復(fù)剛才的過程即可，可以看到最終我們輸出向量大小為[1,4,2,2]，4就是我們提取了4次行向量，兩個(gè)2就是每次提取的大小（即output size）
最后加一個(gè)復(fù)雜的具有padding的例子
padding就是在對tensor進(jìn)行操作之前在tensor四周補(bǔ)0或其他的值。例子中僅對unfold進(jìn)行padding，如果對fold進(jìn)行padding也同理
x = torch.Tensor([[[[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
[ 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24],
[ 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32],
[ 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40],
[ 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48],
[ 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56],
[ 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64]]]])
x = F.unfold(x, kernel_size=(6,6), padding=1, stride=4)
x = F.fold(x, output_size=(12,12), kernel_size=(6,6), padding=0, stride=6)
'''
tensor([[[ 0., 0., 0., 28.],
[ 0., 0., 25., 29.],
[ 0., 0., 26., 30.],
[ 0., 0., 27., 31.],
[ 0., 0., 28., 32.],
[ 0., 0., 29., 0.],
[ 0., 4., 0., 36.],
[ 1., 5., 33., 37.],
[ 2., 6., 34., 38.],
[ 3., 7., 35., 39.],
[ 4., 8., 36., 40.],
[ 5., 0., 37., 0.],
[ 0., 12., 0., 44.],
[ 9., 13., 41., 45.],
[10., 14., 42., 46.],
[11., 15., 43., 47.],
[12., 16., 44., 48.],
[13., 0., 45., 0.],
[ 0., 20., 0., 52.],
[17., 21., 49., 53.],
[18., 22., 50., 54.],
[19., 23., 51., 55.],
[20., 24., 52., 56.],
[21., 0., 53., 0.],
[ 0., 28., 0., 60.],
[25., 29., 57., 61.],
[26., 30., 58., 62.],
[27., 31., 59., 63.],
[28., 32., 60., 64.],
[29., 0., 61., 0.],
[ 0., 36., 0., 0.],
[33., 37., 0., 0.],
[34., 38., 0., 0.],
[35., 39., 0., 0.],
[36., 40., 0., 0.],
[37., 0., 0., 0.]]])
torch.Size([1, 36, 4])
tensor([[[[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 4., 5., 6., 7., 8., 0.],
[ 0., 9., 10., 11., 12., 13., 12., 13., 14., 15., 16., 0.],
[ 0., 17., 18., 19., 20., 21., 20., 21., 22., 23., 24., 0.],
[ 0., 25., 26., 27., 28., 29., 28., 29., 30., 31., 32., 0.],
[ 0., 33., 34., 35., 36., 37., 36., 37., 38., 39., 40., 0.],
[ 0., 25., 26., 27., 28., 29., 28., 29., 30., 31., 32., 0.],
[ 0., 33., 34., 35., 36., 37., 36., 37., 38., 39., 40., 0.],
[ 0., 41., 42., 43., 44., 45., 44., 45., 46., 47., 48., 0.],
[ 0., 49., 50., 51., 52., 53., 52., 53., 54., 55., 56., 0.],
[ 0., 57., 58., 59., 60., 61., 60., 61., 62., 63., 64., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]]])
torch.Size([1, 1, 12, 12])
'''總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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