比较与torch.nn.functional.fold的差异

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torch.nn.functional.fold

torch.nn.functional.fold(input, output_size, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)

更多内容详见torch.nn.functional.fold

mindspore.ops.fold

mindspore.ops.fold(input, output_size, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)

更多内容详见mindspore.ops.fold

差异对比

PyTorch:将提取出的滑动局部区域块还原成更大的输出Tensor。

MindSpore:MindSpore此API实现功能与PyTorch基本一致。

分类

子类

PyTorch

MindSpore

差异

参数

参数1

input

input

参数2

output_size

output_size

Pytorch:整型或者元组类型,MindSpore:一维Tensor,包含两个元素,均为整数类型

参数3

kernel_size

kernel_size

-

参数4

dilation

dilation

-

参数5

padding

padding

-

参数6

stride

stride

-

代码示例1

两API实现功能一致,用法相同。

# PyTorch
import torch
import numpy as np
x = np.random.randn(1, 3 * 2 * 2, 12)
input = torch.tensor(x, dtype=torch.float32)
output = torch.nn.functional.fold(input, output_size=(4, 5), kernel_size=(2, 2))
print(output.detach().shape)
# torch.Size([1, 3, 4, 5])

# MindSpore
import mindspore
import numpy as np
x = np.random.randn(1, 3 * 2 * 2, 12)
input = mindspore.Tensor(x, mindspore.float32)
output_size = mindspore.Tensor((4, 5), mindspore.int32)
output = mindspore.ops.fold(input, output_size, kernel_size=(2, 2))
print(output.shape)
# (1, 3, 4, 5)