Tensorflow中的Pytorch“展开”等效项[重复]答案

【问题标题】：Pytorch "Unfold" equivalent in Tensorflow [duplicate]Tensorflow中的Pytorch“展开”等效项[重复]
【发布时间】：2021-07-04 09:54:38
【问题描述】：

假设我有大小为 (50*50) 的灰度图像，在这种情况下批量大小为 2，我使用 Pytorch 展开功能如下：

import numpy as np
from torch import nn
from torch import tensor

image1 = np.random.rand(1,50,50)
image2 = np.random.rand(1,50,50)
image = np.stack((image1,image2))
image = tensor(image)

ds = nn.Unfold(kernel_size=(2,2),stride=2)
x = ds(image).numpy()
x.shape

## OUTPUT: (2, 4, 625)

什么是等效的 tensorflow 实现，以使 tensorflow 实现的输出与“x”完全匹配？我试过使用 tf.image.extract_patches 函数，但它似乎没有给我我想要的东西。

那么问题来了：Unfold 的 tensorflow 实现是什么？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow pytorch

【解决方案1】：

tf.image.extract_patches() 与torch.nn.Unfold 类似，但需要稍微调整一下参数：

tf.image.extract_patches(image, sizes=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], rates=[1,1,1,1], padding='SAME')

【讨论】：

我看到还有tf.image.extract_glimpses()。你知道这些的逆方法吗？谢谢:)

【解决方案2】：

使用它产生的结果与 Pytorch 的展开完全相同

testimage = np.rollaxis(image,1,4)
z = tf.image.extract_patches(testimage, sizes=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], rates=[1,1,1,1], padding='SAME')
z = np.reshape(z, (2,625,4))

【讨论】：