Python Pytorch中的map函数

Pytorch中有地图功能吗？（类似于python中的

map

）

我需要将一个1xDxhxw张量变量映射到一个1x（9D）xhxw张量，以增加每个像素与其8个相邻嵌入的嵌入。Pytorch中是否有任何功能可以让我高效地完成这项工作

我曾尝试以这种方式在Python中使用map：

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)

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但是它不适用于

w>2

和

h>2

从你的问题来看，你不清楚你想要实现什么

请注意，PyTorch支持完整的Python，但您所做的是在最后一行代码中创建一个map对象。不过，以下内容对您的目的应该有用（？我猜是这样的）：

然而，请注意，有更优雅的方法来组合张量（例如

torch.chunk（）

或操作带有卷积的补丁（例如

torch.nn.Conv2d

）

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))]