如何在PyTorch中从扁平化补丁张量重建224x224图像？

你的张量对应14×14网格的16×16像素补丁（224/16=14，14×14=196），直接用view会打乱像素顺序，得按以下步骤调整维度后拼接：

• 第一步：将(196,256)的张量重塑为网格结构，对应14行14列的补丁，每个补丁保持16×16的像素维度：

  patches_reshaped = patches.view(14, 14, 16, 16)
  

• 第二步：调整维度顺序，把每个补丁的高度维度和网格的列维度交换，让同一行的补丁像素能连续拼接：

  patches_transposed = patches_reshaped.permute(0, 2, 1, 3)
  

• 第三步：将张量重塑为224×224的原始图像尺寸（14×16=224）：

  img = patches_transposed.reshape(224, 224)
  

也可以合并为一行代码：

img = patches.view(14, 14, 16, 16).permute(0, 2, 1, 3).reshape(224, 224)

为什么直接用view不行？ #

patches.view(224,224)会按张量的连续内存顺序直接展开，而你的补丁是按网格行排列的，每个补丁内部是16×16的连续像素，直接view会把不同行的补丁像素混在一起，导致行序混乱。上面的方法先把补丁按网格分组，再按正确的顺序拼接行内和行间的像素，就能精准还原原始图像。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Edward Brown