PyTorch的“Fold”和“Unfold”是如何工作的？

2026-02-01 19:09:41 0条评论 3次阅读 0人点赞

在卷积神经网络（CNNs）中，空间信息是至关重要的。对于处理具有空间维度的张量（如图像）来说，这是执行卷积或池化等特定操作的关键。在 2026 年的今天，虽然现代 Transformer 架构和 Mamba 模型大行其道，但在高效处理局部特征和底层视觉逻辑时，PyTorch 的 torch.nn.Unfold 和 torch.nn.Fold 依然是不可或缺的工具。

在我们日常的深度学习工程实践中，理解这两个操作不仅是掌握卷积底层实现的必修课，更是我们优化模型推理速度、实现自定义算子以及构建高效 Vision Transformer (ViT) 数据预处理流水线的基础。在这篇文章中，我们将深入探讨这两个操作的原理，并结合我们最近在 AI 原生应用开发中的实战经验，分享如何利用现代工具链（如 Cursor、GitHub Copilot）来驾驭这些底层操作。

理解 PyTorch 的 Fold 和 Unfold 操作

卷积是 CNNs 中的基本操作，用于分析图像的局部补丁或块。在 PyTorch 的语境下，INLINECODEc4aaddde 和 INLINECODEc7784720 是用于操作张量的操作，特别是在处理图像数据和卷积操作时。

  • Unfold：此操作从批处理输入张量中提取滑动的局部块。它本质上将输入张量“展开”为一系列较小的、重叠的补丁。对于我们需要手动实现卷积或基于矩阵乘法的高效运算时，这是关键的第一步。
  • Fold：INLINECODE24046091 操作是 INLINECODE6f883301 的逆操作。它接收处理过的补丁并重建原始张量。在此过程中，重叠区域会被相加，这模拟了卷积中多对一映射的累积过程。

这些操作的组合使得处理滑动窗口变得更加容易。让我们深入看看它们在现代开发中是如何工作的。

什么是 torch.nn.Unfold()？

Unfold 可以被视为将张量视为较小块的集合的一种方式。它在应用卷积等操作时特别有用，因为这时你需要处理图像的局部区域。

核心参数解析

在 2026 年的模型开发中，理解参数对于处理高分辨率图像和边缘计算至关重要：

> 语法：

> torch.nn.Unfold(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)

  • kernel_size (核大小): 决定了我们提取补丁的尺寸。例如，在处理局部注意力机制时，这个参数决定了感受野。
  • dilation (膨胀率): 核元素之间的间距。在空洞卷积场景下，这个参数允许我们在不增加参数量的情况下扩大感受野。
  • padding (填充): 添加到输入的填充。这对于保持边界信息非常有用，特别是在我们使用 Unfold 来实现“无信息损失”的图像切分时。
  • stride (步长): 滑动核的步长大小。在构建 ViT 的 Patch Embedding 时，我们通常会使用等于核大小的步长来实现非重叠切分。

使用 torch.nn.Unfold 提取补丁

让我们来看一个实际的例子。在许多现代多模态大模型中，我们需要将图像切分为不同的 Patch 进行编码，Unfold 是做这件事最快的方法之一。

代码实战：基础 Patch 提取

这个例子展示了如何从一个 4D 张量中提取滑动窗口。

import torch
import torch.nn as nn

# 我们设置一个随机种子，保证结果可复现
torch.manual_seed(2026)

# Input tensor: (batch_size, channels, height, width)
# 模拟一个批次的 3 通道 5x5 图像
input_tensor = torch.randn(1, 3, 5, 5)  

# 定义 Unfold 层
# kernel_size=(3, 3): 提取 3x3 的块
# padding=1: 在边缘填充 1 圈 0，确保边缘像素也能作为中心被提取
unfold = nn.Unfold(kernel_size=(3, 3), padding=1)
unfolded = unfold(input_tensor)

print(f"原始形状: {input_tensor.shape}")
print(f"Unfold 后形状: {unfolded.shape}")

输出：

原始形状: torch.Size([1, 3, 5, 5])
Unfold 后形状: torch.Size([1, 27, 25])

这里发生了什么？

  • 维度变化：输入是 INLINECODE2b658abe，输出变成了 INLINECODE743abd2d。
  • 通道数变化：3 * 3 * 3 = 27。原来的 3 个通道被展平到了每个 Patch 的维度中。
  • 空间维度变化：5 * 5 = 25。由于 padding=1 且 stride=1，我们在 5×5 的图上滑动生成了 25 个位置（每个位置对应一个 3×3 的窗口）。

生产级应用：高效的卷积模拟

你可能已经注意到，直接使用 unfold 然后进行矩阵乘法，可以实现极快的卷积运算。这种方法在需要极高性能优化且不依赖标准 Conv2d 层时非常有用。

def efficient_conv2d_via_unfold(input_tensor, weight, bias=None, stride=1, padding=0):
    """
    使用 Unfold 实现卷积的底层逻辑。
    这是一个为了演示原理的生产级简化版。
    在我们的实际项目中，这种操作常用于自定义反向传播。
    """
    batch_size, in_channels, in_h, in_w = input_tensor.shape
    out_channels, in_channels, k_h, k_w = weight.shape

    # 1. Unfold: 提取所有局部块 (N, C*K*K, L)
    unfold = nn.Unfold(kernel_size=(k_h, k_w), padding=padding, stride=stride)
    unfolded = unfold(input_tensor) 

    # 2. Reshape weight: (out_channels, C*K*K)
    weight_flat = weight.view(out_channels, -1)

    # 3. 矩阵乘法: (out_channels, C*K*K) @ (C*K*K, L) -> (out_channels, L)
    # 这一步利用了高度优化的 BLAS 库，通常比迭代循环快得多
    output = weight_flat @ unfolded

    # 4. 恢复维度
    output_h = (in_h + 2 * padding - k_h) // stride + 1
    output_w = (in_w + 2 * padding - k_w) // stride + 1
    output = output.view(batch_size, out_channels, output_h, output_w)

    if bias is not None:
        output += bias.view(1, out_channels, 1, 1)
        
    return output

# 测试我们的实现
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
conv_weight = torch.randn(16, 3, 3, 3)

# 我们可以用这种方式验证我们的自定义层与标准层的差异
# 这是一个调试技巧：对比底层实现与高层 API 的输出误差

什么是 torch.nn.Fold()？

torch.nn.Fold() 是 Unfold 的逆操作。但这并不是简单的“撤销”操作。它更像是一个“散布-累加”的过程。

想象一下，我们在对图像进行增强或去噪时，对每个 Patch 做了处理，现在需要把它们放回去。因为 Unfold 提取的 Patch 通常是重叠的（stride < kernelsize），所以在放回去的时候，同一个像素位置可能会收到来自多个 Patch 的贡献。INLINECODE8a96fb99 会自动处理这种重叠区域的数值累加。

使用 Fold 重建张量

让我们思考一下这个场景：你通过 Unfold 提取了特征，进行了一些处理（比如通过一个全连接层），现在想把它们还原成图像空间。

import torch
import torch.nn as nn

# 假设我们有一个处理过的 Unfold 输出
# 这里的数值模拟了某种特征提取后的结果
# shape: (batch_size, channels * kernel_size, L) -> (1, 27, 25)
input_patches = torch.randn(1, 27, 25) 

# 我们需要告诉 Fold 原始图像的配置，以便它知道如何计算输出大小
# output_size=(5, 5): 我们希望还原成 5x5 的图
# kernel_size=(3, 3): 对应 Unfold 时的核大小
# padding=1: 对应 Unfold 时的填充
fold = nn.Fold(output_size=(5, 5), kernel_size=(3, 3), padding=1)

# 重建张量
output_tensor = fold(input_patches)

print(f"重建后的形状: {output_tensor.shape}")

输出：

重建后的形状: torch.Size([1, 3, 5, 5])

关键概念：累加机制

在 Fold 过程中，重叠区域的元素会被相加。这是我们必须小心处理的点。如果在 Unfold 和 Fold 之间进行的操作改变了数值的量级（例如没有归一化），Fold 后的图像可能会出现数值爆炸。在我们的生产环境中，通常会在 Fold 之后除以一个“累加计数器”，即记录每个位置被多少个 Patch 覆盖了，来得到平均值。

进阶应用与 2026 技术趋势

随着我们步入 2026 年，Fold 和 Unfold 的应用场景已经超越了传统的 CNN。以下是我们在前沿项目中看到的高级用例。

1. 实现 Pixel-Shuffle 与 超分辨率

在实时渲染和超分辨率任务中，我们需要将低分辨率特征图重新排列成高分辨率图像。虽然 PyTorch 有 INLINECODE6c10a68a，但使用 INLINECODE6ae6a8ce 可以提供更灵活的控制，特别是在非规则的放大倍数或需要自定义填充逻辑时。

def custom_pixel_shuffle(x, r):
    """
    使用 Fold 实现类似 Pixel Shuffle 的操作，将空间维度重排。
    x: (N, C, H, W)
    r: 放大倍率
    """
    N, C, H, W = x.shape
    # 这是一个思维实验：如何用 Fold 把低维信息“折叠”进高维空间
    # 实际上我们通常使用 view + permute，但 Fold 在处理重叠填充时更直观
    pass

2. Vision Transformers (ViT) 的 Patch Embedding

在构建 ViT 时，第一步就是将图片切分为 Patch。虽然我们通常使用 INLINECODEbd702a5a 且 INLINECODE4381b0ff 来实现，但使用 Unfold 语义上更清晰，且在需要处理非对称 Patch 或动态 Patch 大小时更加灵活。

class ViTPatchEmbed(nn.Module):
    """
    基于 Unfold 的 ViT Patch Embedding 层。
    这种写法在调试时比 Conv2d 更容易理解数据流。
    """
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_channels=3, embed_dim=768):
        super().__init__()
        self.img_size = img_size
        self.patch_size = patch_size
        # 使用 Unfold 提取非重叠 Patch
        self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
        self.projection = nn.Linear(in_channels * patch_size ** 2, embed_dim)

    def forward(self, x):
        # x: (N, C, H, W)
        # patches: (N, C*P*P, num_patches)
        patches = self.unfold(x) 
        # 转置以供 Linear 层使用: (N, num_patches, C*P*P)
        patches = patches.transpose(1, 2)
        # 投影到 embedding 维度
        embeddings = self.projection(patches) # (N, num_patches, embed_dim)
        return embeddings

3. 现代开发工作流：Vibe Coding 与 AI 辅助调试

在 2026 年，我们在编写这类底层张量操作时，工作流发生了显著变化。我们不再只是盯着文档看参数，而是采用 Vibe Coding 和 Agentic AI 辅助开发。

  • AI 辅助工作流: 当我们需要实现一个复杂的 Fold 逻辑时，我们可以直接告诉 AI（如 Cursor 或 Copilot）：“请帮我实现一个函数，将这个特征图切分成 8×8 的块，步长为 4，并确保边界被正确处理。” AI 生成的代码通常会包含详细的注释，这大大减少了认知负担。
  • LLM 驱动的调试: 遇到 INLINECODE1edc5a29 后的尺寸不匹配问题？把报错信息和张量形状直接抛给 LLM。LLM 擅长这种空间推理：“你看到你的输出是 INLINECODE3da3f201，但是 INLINECODEf47aa59c 期望的 INLINECODE526ea674 计算错误，因为你的 padding 没有考虑到 stride 的影响…”

在我们的团队中，这种 AI 原生 的开发方式让我们能更专注于算法逻辑，而不是在张量形状转换的调试中浪费时间。

常见陷阱与最佳实践

在我们过去的项目中，踩过不少关于 Fold/Unfold 的坑。这里分享几点经验：

  • 内存爆炸风险：Unfold 会极度占用内存。如果你对一张高分辨率图片（如 4K）使用小的 kernel 和小的 stride，展开后的张量维度可能会变成几十万。在边缘计算设备上，这会导致 OOM (Out of Memory)。

– 解决方案：使用 Unfold 时配合更大的 stride，或者分块处理输入图像。

  • 数值累加误差：Fold 只是简单相加。如果你在 Unfold 和 Fold 之间做了除法或归一化，反向传播的梯度可能会异常。

– 最佳实践：尽量保持数学运算的线性，或者明确记录每个像素的覆盖次数。

  • Channel 顺序混淆：INLINECODEaf084325 输出的第二个维度是 INLINECODE3ffb6268。在接全连接层时，一定要确保 INLINECODE34929287 层的 INLINECODEc9a924fa 与这个数字完全匹配，否则 CUDA 核心会报错。

结论

PyTorch 的 INLINECODE30fd2f67 和 INLINECODEffe3aa42 是连接数据空间和特征空间的桥梁。虽然 INLINECODE492c8da6 和 INLINECODE8ab3081c 封装了大部分常见需求，但在 2026 年追求极致性能和定制化模型架构的今天，理解底层的滑动窗口操作依然至关重要。无论是构建下一代 ViT，还是优化移动端推理速度，掌握这两个工具都能让我们在算法落地的道路上更加游刃有余。希望我们在本文中分享的代码示例和避坑指南能帮助你在下一个项目中更好地运用它们。

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