PyTorch 滚动窗口 - Python

在深度学习中，滚动窗口（rolling window）是一种非常有用的技术。它被广泛应用于图像处理、时间序列分析和自然语言处理等领域。在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.unfold() 函数来实现滚动窗口。

torch.unfold() 函数

torch.unfold() 函数的语法如下：

torch.unfold(input, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)

其中，

• input 表示输入的张量。
• kernel_size 表示滚动窗口的大小。
• dilation 表示滚动窗口的扩展系数。
• padding 表示填充。
• stride 表示步长。

该函数返回一个大小为 (C,kH,kW,L) 的张量，其中：

• C 表示输入的通道数。
• kH 表示滚动窗口的高度。
• kW 表示滚动窗口的宽度。
• L 表示滚动窗口的数量。

示例

下面是一个示例，展示如何使用 torch.unfold() 函数实现滚动窗口。

import torch

# 创建一个大小为 (1,3,4,4) 的张量
x = torch.randn((1,3,4,4))

# 滚动窗口的大小为 (2,2)，步长为 1，不进行填充和扩展
windows = torch.unfold(x, kernel_size=(2,2), stride=(1,1))

# 查看结果
print(windows.shape)

输出结果为：

torch.Size([3, 4, 4, 1])

可以看到，windows 的大小为 (3,4,4,1)，其中 3 表示输入的通道数，4 表示滚动窗口的高度和宽度，1 表示滚动窗口的数量。如果需要将其转换为一个二维张量，可以使用 torch.reshape() 函数实现。

结论

在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.unfold() 函数实现滚动窗口。这个函数在图像处理、时间序列分析和自然语言处理等领域有着广泛的应用。