涉县移动网站建设价格链接提取视频的网站

1. excel 示意

将一个三维矩阵按照window的大小进行拆分成多块2x2窗口矩阵，具体如下图所示

2. pytorch代码

• pytorch源码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Ftorch.set_printoptions(precision=3, sci_mode=False)if __name__ == "__main__":run_code = 0batch_size = 2seq_len = 4model_dim = 6patch_total = batch_size * seq_len * model_dimpatch = torch.arange(patch_total).reshape((batch_size, seq_len, model_dim)).to(torch.float32)print(f"patch.shape=\n{patch.shape}")print(f"patch=\n{patch}")patch_unfold = F.unfold(input=patch, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))print(f"patch_unfold.shape=\n{patch_unfold.shape}")print(f"patch_unfold=\n{patch_unfold}")#   patch_unfold = patch_unfold.transpose(-1, -2)print(f"patch_unfold=\n{patch_unfold}")patch_nums = patch_unfold.reshape(batch_size, 4, 6)print(f"patch_nums=\n{patch_nums}")patch_nums_new = patch_nums.transpose(-1, -2)print(f"patch_nums_new.shape=\n{patch_nums_new.shape}")print(f"patch_nums_new=\n{patch_nums_new}")patch_nums_final = patch_nums_new.reshape(12, 2, 2)print(f"patch_nums_final.shape=\n{patch_nums_final.shape}")print(f"patch_nums_final=\n{patch_nums_final}")

• 结果：

patch.shape=
torch.Size([2, 4, 6])
patch=
tensor([[[ 0.,  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.]]])
patch_unfold.shape=
torch.Size([8, 6])
patch_unfold=
tensor([[ 0.,  2.,  4., 12., 14., 16.],[ 1.,  3.,  5., 13., 15., 17.],[ 6.,  8., 10., 18., 20., 22.],[ 7.,  9., 11., 19., 21., 23.],[24., 26., 28., 36., 38., 40.],[25., 27., 29., 37., 39., 41.],[30., 32., 34., 42., 44., 46.],[31., 33., 35., 43., 45., 47.]])
patch_unfold=
tensor([[ 0.,  2.,  4., 12., 14., 16.],[ 1.,  3.,  5., 13., 15., 17.],[ 6.,  8., 10., 18., 20., 22.],[ 7.,  9., 11., 19., 21., 23.],[24., 26., 28., 36., 38., 40.],[25., 27., 29., 37., 39., 41.],[30., 32., 34., 42., 44., 46.],[31., 33., 35., 43., 45., 47.]])
patch_nums=
tensor([[[ 0.,  2.,  4., 12., 14., 16.],[ 1.,  3.,  5., 13., 15., 17.],[ 6.,  8., 10., 18., 20., 22.],[ 7.,  9., 11., 19., 21., 23.]],[[24., 26., 28., 36., 38., 40.],[25., 27., 29., 37., 39., 41.],[30., 32., 34., 42., 44., 46.],[31., 33., 35., 43., 45., 47.]]])
patch_nums_new.shape=
torch.Size([2, 6, 4])
patch_nums_new=
tensor([[[ 0.,  1.,  6.,  7.],[ 2.,  3.,  8.,  9.],[ 4.,  5., 10., 11.],[12., 13., 18., 19.],[14., 15., 20., 21.],[16., 17., 22., 23.]],[[24., 25., 30., 31.],[26., 27., 32., 33.],[28., 29., 34., 35.],[36., 37., 42., 43.],[38., 39., 44., 45.],[40., 41., 46., 47.]]])
patch_nums_final.shape=
torch.Size([12, 2, 2])
patch_nums_final=
tensor([[[ 0.,  1.],[ 6.,  7.]],[[ 2.,  3.],[ 8.,  9.]],[[ 4.,  5.],[10., 11.]],[[12., 13.],[18., 19.]],[[14., 15.],[20., 21.]],[[16., 17.],[22., 23.]],[[24., 25.],[30., 31.]],[[26., 27.],[32., 33.]],[[28., 29.],[34., 35.]],[[36., 37.],[42., 43.]],[[38., 39.],[44., 45.]],[[40., 41.],[46., 47.]]])

3. window mhsa

• excel 示意图
  
• pytorch

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Ftorch.set_printoptions(precision=3, sci_mode=False)if __name__ == "__main__":run_code = 0bs = 2num_patch = 16patch_depth = 4window_size = 2image_height = image_width = 4num_patch_in_window = window_size * window_sizepatch_total = bs * num_patch * patch_depthpatch_embedding = torch.arange(patch_total).reshape((bs, num_patch, patch_depth)).to(torch.float32)print(f"patch_embedding.shape=\n{patch_embedding.shape}")print(f"patch_embedding=\n{patch_embedding}")patch_embedding = patch_embedding.transpose(-1, -2)patch = patch_embedding.reshape(bs, patch_depth, image_height, image_width)print(f"patch=\n{patch}")window = F.unfold(patch, kernel_size=(window_size, window_size), stride=(window_size, window_size)).transpose(-1,-2)print(f"window.shape=\n{window.shape}")print(f"window=\n{window}")bs, num_window, patch_depth_times_num_patch_in_window = window.shapewindow = window.reshape(bs*num_window,patch_depth,num_patch_in_window).transpose(-1,-2)print(f"window.shape=\n{window.shape}")print(f"window=\n{window}")

• 结果：

patch_embedding.shape=
torch.Size([2, 16, 4])
patch_embedding=
tensor([[[  0.,   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.,  65.,  66.,  67.],[ 68.,  69.,  70.,  71.],[ 72.,  73.,  74.,  75.],[ 76.,  77.,  78.,  79.],[ 80.,  81.,  82.,  83.],[ 84.,  85.,  86.,  87.],[ 88.,  89.,  90.,  91.],[ 92.,  93.,  94.,  95.],[ 96.,  97.,  98.,  99.],[100., 101., 102., 103.],[104., 105., 106., 107.],[108., 109., 110., 111.],[112., 113., 114., 115.],[116., 117., 118., 119.],[120., 121., 122., 123.],[124., 125., 126., 127.]]])
patch=
tensor([[[[  0.,   4.,   8.,  12.],[ 16.,  20.,  24.,  28.],[ 32.,  36.,  40.,  44.],[ 48.,  52.,  56.,  60.]],[[  1.,   5.,   9.,  13.],[ 17.,  21.,  25.,  29.],[ 33.,  37.,  41.,  45.],[ 49.,  53.,  57.,  61.]],[[  2.,   6.,  10.,  14.],[ 18.,  22.,  26.,  30.],[ 34.,  38.,  42.,  46.],[ 50.,  54.,  58.,  62.]],[[  3.,   7.,  11.,  15.],[ 19.,  23.,  27.,  31.],[ 35.,  39.,  43.,  47.],[ 51.,  55.,  59.,  63.]]],[[[ 64.,  68.,  72.,  76.],[ 80.,  84.,  88.,  92.],[ 96., 100., 104., 108.],[112., 116., 120., 124.]],[[ 65.,  69.,  73.,  77.],[ 81.,  85.,  89.,  93.],[ 97., 101., 105., 109.],[113., 117., 121., 125.]],[[ 66.,  70.,  74.,  78.],[ 82.,  86.,  90.,  94.],[ 98., 102., 106., 110.],[114., 118., 122., 126.]],[[ 67.,  71.,  75.,  79.],[ 83.,  87.,  91.,  95.],[ 99., 103., 107., 111.],[115., 119., 123., 127.]]]])
window.shape=
torch.Size([2, 4, 16])
window=
tensor([[[  0.,   4.,  16.,  20.,   1.,   5.,  17.,  21.,   2.,   6.,  18.,22.,   3.,   7.,  19.,  23.],[  8.,  12.,  24.,  28.,   9.,  13.,  25.,  29.,  10.,  14.,  26.,30.,  11.,  15.,  27.,  31.],[ 32.,  36.,  48.,  52.,  33.,  37.,  49.,  53.,  34.,  38.,  50.,54.,  35.,  39.,  51.,  55.],[ 40.,  44.,  56.,  60.,  41.,  45.,  57.,  61.,  42.,  46.,  58.,62.,  43.,  47.,  59.,  63.]],[[ 64.,  68.,  80.,  84.,  65.,  69.,  81.,  85.,  66.,  70.,  82.,86.,  67.,  71.,  83.,  87.],[ 72.,  76.,  88.,  92.,  73.,  77.,  89.,  93.,  74.,  78.,  90.,94.,  75.,  79.,  91.,  95.],[ 96., 100., 112., 116.,  97., 101., 113., 117.,  98., 102., 114.,118.,  99., 103., 115., 119.],[104., 108., 120., 124., 105., 109., 121., 125., 106., 110., 122.,126., 107., 111., 123., 127.]]])
window.shape=
torch.Size([8, 4, 4])
window=
tensor([[[  0.,   1.,   2.,   3.],[  4.,   5.,   6.,   7.],[ 16.,  17.,  18.,  19.],[ 20.,  21.,  22.,  23.]],[[  8.,   9.,  10.,  11.],[ 12.,  13.,  14.,  15.],[ 24.,  25.,  26.,  27.],[ 28.,  29.,  30.,  31.]],[[ 32.,  33.,  34.,  35.],[ 36.,  37.,  38.,  39.],[ 48.,  49.,  50.,  51.],[ 52.,  53.,  54.,  55.]],[[ 40.,  41.,  42.,  43.],[ 44.,  45.,  46.,  47.],[ 56.,  57.,  58.,  59.],[ 60.,  61.,  62.,  63.]],[[ 64.,  65.,  66.,  67.],[ 68.,  69.,  70.,  71.],[ 80.,  81.,  82.,  83.],[ 84.,  85.,  86.,  87.]],[[ 72.,  73.,  74.,  75.],[ 76.,  77.,  78.,  79.],[ 88.,  89.,  90.,  91.],[ 92.,  93.,  94.,  95.]],[[ 96.,  97.,  98.,  99.],[100., 101., 102., 103.],[112., 113., 114., 115.],[116., 117., 118., 119.]],[[104., 105., 106., 107.],[108., 109., 110., 111.],[120., 121., 122., 123.],[124., 125., 126., 127.]]])