Pythorch中的映射函数

Question

Pythorch中有地图功能吗？（类似于python中的map）。在

我需要将1xDxhxw张量变量映射到1x（9D）xhxw张量，以增加每个像素的8个相邻嵌入。Pythorch中有什么功能可以让我高效地做到这一点？在

我尝试在Python中使用map，方法是：

n, d, h, w = embedding.size()
padder = nn.ReflectionPad2d(padding=1)
embedding = padder(embedding)
embedding = map(lambda i, j, M: M[:, :, i-1:i+2, j-1:j+2], range(1, h), range(1, w), embedding)

但它对w > 2和h > 2无效。在

Answer 1

从你的问题来看，你想达到什么目的还不清楚。在

请注意，PyTorch支持完整的pythorch，但是您要做的是在最后一行代码中创建一个map对象。以下内容适用于您的目的（？）？我猜）虽然：

import torch
import torch.nn as nn
n, d, h, w = 20, 3, 32, 32
embedding = torch.randn(n, d, h, w)
padder = nn.ReflectionPad2d(padding=1)
embedding = padder(embedding)

new = [embedding[:,:, (i-1):(i+2), (j-1):(j+2)] for i, j in zip(range(1,h), range(1,w))]

然而，请注意，有更优雅的方法来组合张量（例如torch.chunk()）或对具有卷积的补丁进行操作（例如torch.nn.Conv2d）