文章目录1.对transformers的简单介绍1.1序列数据的介绍（seq2seq）1.2self-Attention1.3 transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch代码2.1加载cifar10数据集2.2构建transformers模型2.2.1构建图像编码模块 Embeddings2.2.3构建前向传播神经网络模块2.2.4构建编码器的可重复利

deepfillv2的动机​结合了几乎所有的目前先进的图像修复技术，基于部分卷积提出了门控卷积，结合了CA中的注意力机制，根据 Adversarial Edge图像修复中的边缘信息先验提出了用户可交互的草图先验信息。基于spectral-normallized GAN 提出了 SN-PatchGAN 鉴别器，本文所用的损失函数只有l1 重建损失和 SN-PatchGAN损失.1. Gated Co

文章目录1.nn.Unfold()函数2.nn.Fold(）函数1.nn.Unfold()函数描述：pytorch中的nn.Unfold()函数，在图像处理领域，经常需要用到卷积操作，但是有时我们只需要在图片上进行滑动的窗口操作，将图片切割成patch，而不需要进行卷积核和图片值的卷积乘法操作。这是就需要用到nn.Unfold()函数，该函数是从一个batch图片中，提取出滑动的局部区域块，也就是