pytorch unfold记录

unfold就是只是输出窗口移动的内容，并不积。相当于把原图进行切分，沿着不同的维度。

et = x.unfold(dim, size, step)
dim：int，表示需要展开的维度(可以理解为窗口的方向)
size：int，表示滑动窗口大小
step：int，表示滑动窗口的步长

    import torch

    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]])
    x = x.unfold(0, 3, 1)
    print(x)
    print(x.size())

    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]])
    x = x.unfold(1, 3, 1)
    print(x)
    print(x.size())

result:

tensor([[[ 1.,  6., 11.],
         [ 2.,  7., 12.],
         [ 3.,  8., 13.],
         [ 4.,  9., 14.],
         [ 5., 10., 15.]],

        [[ 6., 11., 16.],
         [ 7., 12., 17.],
         [ 8., 13., 18.],
         [ 9., 14., 19.],
         [10., 15., 20.]],

        [[11., 16., 21.],
         [12., 17., 22.],
         [13., 18., 23.],
         [14., 19., 24.],
         [15., 20., 25.]]])
torch.Size([3, 5, 3])
tensor([[[ 1.,  2.,  3.],
         [ 2.,  3.,  4.],
         [ 3.,  4.,  5.]],

        [[ 6.,  7.,  8.],
         [ 7.,  8.,  9.],
         [ 8.,  9., 10.]],

        [[11., 12., 13.],
         [12., 13., 14.],
         [13., 14., 15.]],

        [[16., 17., 18.],
         [17., 18., 19.],
         [18., 19., 20.]],

        [[21., 22., 23.],
         [22., 23., 24.],
         [23., 24., 25.]]])
torch.Size([5, 3, 3])