由于不同框架对数据通道顺序存在差异,需掌握维度变换的具体方法。例如OpenCV读取的BGR图像存储为HWC格式,而PyTorch模型输入通常要求NCHW格式,这涉及到通道顺序调整与维度扩展操作。 对于单张图像处理,当numpy数组形状为(高,宽,通道)时,使用torch.from_numpy()转换后保持原维度顺序。此时需调用permute(2,0,1)方法将通道...
在利用keras实现自注意力机制的过程中,用到了permute_dimensions(),感觉这个变换有点混乱,在此记录我的理解,个人认为从矩阵转置出发来理解比较清晰。 以三维数组为例,M= 3.1 permute_dimensions(M,(1,0,2)) 将0轴和1轴置换,可以将2轴看成单个元素,即将M看成如下形式: 即 其中,x表示2轴的[1,2,3,4], ...