visio怎样把图片切分为一个个patch

### 如何在 Vision Transformer 中将图片分割为多个小块 (Patch) 在 Vision Transformer 的实现过程中，输入图像被划分为若干个小块（patches），这是模型处理的第一步操作。这一过程通常通过简单的矩阵变换完成，而不是依赖复杂的算法。 以下是具体的实现方式： #### 图像划分成 Patch 的方法 1. **读取输入图像** 输入图像是一个三维张量 \( H \times W \times C \)，其中 \( H \) 是高度，\( W \) 是宽度，\( C \) 是通道数（通常是 RGB 三个通道）。此阶段可以表示为如下形式[^1]： 2. **设定 Patch 大小** 假设我们希望将图像划分为大小为 \( P \times P \) 的 patch，则每个 patch 将是一个形状为 \( P \times P \times C \) 的子区域。例如，如果原始图像尺寸为 \( 224 \times 224 \times 3 \)，而设置的 patch size 为 \( 16 \times 16 \)，那么最终会有 \( (224 / 16)^2 = 196 \) 个 patches。 3. **重排数据结构** 利用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架中的 `reshape` 和 `transpose` 函数来重新排列这些 patches 成一维向量序列。具体代码示例如下所示： ```python import torch def image_to_patches(image, patch_size): """ 将输入图像转换为 patches 参数: image: Tensor 形状为 [B, C, H, W], B 表示 batch size. patch_size: int 单个 patch 的边长. 返回: patches: Tensor 形状为 [B, N, D]. 其中 N 是 patches 数目, D 是单个 patch 展平后的维度. """ B, C, H, W = image.shape assert H % patch_size == 0 and W % patch_size == 0, "Image dimensions must be divisible by the patch size." num_patches_h = H // patch_size num_patches_w = W // patch_size total_patches = num_patches_h * num_patches_w # 使用 unfold 方法提取 patches patches = image.unfold(2, patch_size, patch_size).unfold(3, patch_size, patch_size) patches = patches.contiguous().view(B, C, patch_size*patch_size, total_patches) patches = patches.permute(0, 3, 1, 2).contiguous() # 调整到 [B, N, C, P*P] patches = patches.view(B, total_patches, -1) # 合并到最后得到 [B, N, D] return patches # 示例调用 image_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # Batch Size=1, Channels=3, Height=224, Width=224 patched_image = image_to_patches(image_tensor, patch_size=16) print(patched_image.shape) # 输出应为 [1, 196, 768] ``` 上述代码展示了如何利用 PyTorch 提供的功能高效地将一张二维图像拆分成一系列的一维向量。注意，在实际应用中还需要考虑位置编码（positional embedding）以及类别标记（class token）等问题。 另外值得注意的是，尽管 Vision Transformers 结构简单易懂，但由于其设计特点决定了它并不包含解码器部分，因此无需涉及 encoder-decoder 之间的交叉注意力机制计算，这使得整体架构更加简洁明了[^2]。