使用einops简化数据维度操作

einops主要实现了三个函数：rearrange、reduce、repeat。rearrange用于重排数据，reduce用于对数据进行sum、mean、max等统计，repeat用于重复数据的维度。
通过使用einops的函数可以便捷的对数据的维度仅修改操作，此外einops的数据操作还可以在神经网络模型的forward中生效。
用法参考：http://einops.rocks/1-einops-basics/
官网地址：http://einops.rocks/

einops里面的表达式对应着ims.shape 的具体值，bhwcd等各种字母并无实际含义，只是说第0个字母对应着ims.shape[0],第i个字母对应着ims.shape[i]。例如img的shape为100,300,4,语句rearrange(ims, ‘a b c -> b a c’) ;则a表示100,b表示300，c表示4。同时表达式中用括号()包裹在一起的，表示一个数。就如rearrange(ims, ‘b h w c -> (b h) w c’)里面的(b h)其实表示b*h的值。

1、安装einops

pip install einops
导入einops库

from einops import rearrange,reduce,repeat

2、Rearrange

Rearrange操作本质是保证数据总量不变，调整顺序重新排列

2.1 维度顺序交换

交换不同维度的顺序，相当于torch.transpose()。可以安装个人需求任意交换数据的维度顺序。

rearrange(ims, 'h w c -> w h c')
rearrange(ims, 'h w c -> c w h')

2.2 维度间自由组合

实现维度的压缩与拉伸，可以实现torch.flatten(), torch.reshape等功能

rearrange(ims, 'b h w c -> (b h) w c')
rearrange(ims, 'b h w c -> h (b w) c')

2.3 维度填充或删除

实现1维度的添加与删除，可以实现类似torch.squeeze(),torch.unsqueeze()的功能

rearrange(ims, 'h w c -> 1 h w c')
rearrange(ims, '1 h w c -> h w c')

2.4 空间的自由组合

可以自由划定维度进行重排序，基于此可以实现图像的切片与切片还原。

基于变量实现数据的切片

pads = rearrange(pad, '(a1 h) (a2 w) c -> (a1 a2) h w c',a1=2,a2=2) #可以实现图像的切片
pads_megre = rearrange(pads, '(a1 a2) h w c -> (a1 h) (a2 w) c',a1=2,a2=2) #可以实现图像切片的还原

基于常量实现数据的切片

该操作在最新的eniops库中不可以用，也就是说目前不支持包含常量的写法

pads = rearrange(pad, '(2 h) (2 w) c -> (2 2) h w c') 
pads_megre = rearrange(pads, '(2 2) h w c -> (2 h) (2 w) c') 

2.5 维度内部的重排序

实现shufflenet的维度重排序。这里可以只写一个变量，因为c2的值可以根据c1推断出来

rearrange(ims, 'b (c1 c2) h w -> b (c2 c1) h w', c1=groups) 

3、reduce

reduce函数中设置的是输入维度和输出维度，其中消失的维度则是被被reduce了

3.1 在维度上进行reduce

mean操作

reduce(ims, 'b h w c -> h w c', 'mean') #在b维度求均值
reduce(ims, 'b h w c -> b c', 'mean') #在h、w维度求均值(相当于全局平均池化)
reduce(ims, 'b h w c -> c', 'mean') #在b、h、w维度上求均值

sum操作

reduce(ims, 'b h w c -> h w c', 'sum') #在b维度求sum
reduce(ims, 'b h w c -> b c', 'sum') #在h、w维度求sum
reduce(ims, 'b h w c -> c', 'sum') #在b、h、w维度上求均值

max操作

reduce(ims, 'b h w c -> h w c', 'max') #在b维度求max
reduce(ims, 'b h w c -> b c', 'max') #在h、w维度求max(相当于全局最大池化)
reduce(ims, 'b h w c -> c', 'max') #在b、h、w维度求max

3.2 在空间上进行reduce

常量写法

reduce(ims, 'b (2 h) (2 w) c -> h w c', 'mean') #在hw维度上划分2x2的空间求均值

变量写法

reduce(ims, 'b (a1 h) (a2 w) c -> h w c', 'mean',a1=2,a2=2) #在hw维度上划分2x2的空间求均值

此外，sum、max都是这种写法

3.3 保留维度进行reduce

保留数据维度的长度进行reduce操作

reduce(ims, 'b h w c -> b () w c', 'max') #在h维度求均值,并保持括号的维度为1
reduce(ims, 'b h w c -> b () () c', 'max') #在hw维度求均值,并保持括号的维度为1
reduce(ims, 'b h w c -> () () () c', 'max') #在bhw维度求均值,并保持括号的维度为1

4、repeat

可以将特定维度的数据进行重复，可以基于此实现图像的上采样

repeat(ims, 'h w c -> h (a w) c', a=3) #将w维度重复三次
repeat(ims, 'h w c -> (a1 h) (a2 w) c', a1=2,a2=3) #将h维度重复两次，将w维度重复三次。类似于实现图像的放大

通常与reduce组合使用，形成一种给图像添加马赛克的效果（本质就是先缩小图片，再重排序后放大图片）

averaged = reduce(ims, 'b (h h2) (w w2) c -> b h w c', 'mean', h2=10, w2=8)
repeat(averaged, 'b h w c -> (h h2) (b w w2) c', h2=10, w2=8)

5、实现图片的切片与还原

基于rearrange的操作可以实现对图片的切片与切片的还原，这里需要注意的是，图像的尺寸不能整除patch size时，需要进行填充。

import math
import numpy as np
img=np.random.random((2340,3402))
b_h=500
b_w=500
h=math.ceil(img.shape[0]/b_h)*b_h
w=math.ceil(img.shape[1]/b_w)*b_w
print(img.shape,h,w)

#对原图像进行填充
pad=np.zeros((h,w,3),dtype=img.dtype)
pad[:img.shape[0],:img.shape[1]]=img
print(pad.shape)#(4000, 3000, 3)

pads = rearrange(pad, '(a1 h) (a2 w) c -> (a1 a2) h w c',a1=int(pad.shape[0]/b_h),a2=int(pad.shape[1]/b_w)) 
print(pads.shape)#(48, 500, 500, 3)
pads_megre = rearrange(pads, '(a1 a2) h w c -> (a1 h) (a2 w) c',a1=int(pad.shape[0]/b_h),a2=int(pad.shape[1]/b_w)) 
print(pads_megre.shape)#(4000, 3000, 3)

diff=np.abs(pads_megre-pad)
print(diff.sum())#0

6、在深度学习中的用法

可以使用Rearrange, Reduce等来构建layer,支持chainer、gluon、keras、tensorflow、torch

from einops.layers.chainer import Rearrange, Reduce,WeightedEinsum
from einops.layers.gluon import Rearrange, Reduce,WeightedEinsum
from einops.layers.keras import Rearrange, Reduce,WeightedEinsum
from einops.layers.tensorflow import Rearrange, Reduce,WeightedEinsum
from einops.layers.torch import Rearrange, Reduce,WeightedEinsum

通过以上方式导入的Rearrange, Reduce,WeightedEinsum相当于深度学习框架中的layer对象，相关用法可见下图

在pytorch中的一些用法http://einops.rocks/pytorch-examples.html

恒等变化，通常用于深度学习中

Rearrange('...->...') # identity

此外，einops还支持einsum操作，具体可以参考http://einops.rocks/3-einmix-layer/