transpose与permute的异同 permute相当于可以同时操作于tensor的若干维度,transpose只能同时作用于tensor的两个维度; torch.transpose(x)合法, x.transpose()合法。torch.permute(x)不合法,x.permute()合法。 与contiguous、view函数之关联。contiguous:view只能作用在contiguous的variable上,如果在view之前调用了transpose、pe...
对比transpose()，permute()函数具有更大的灵活性。它允许用户对任意维度进行重新排列，而不仅仅是交换两个维度。这意味着你可以随意调整张量的维度顺序，而不只是简单的转置。在Pytorch 0.4版本后，新增了reshape()函数。它与numpy的reshape()类似，可以视为tensor.contiguous().view()的替代，从而简化了...
transpose()只能一次操作两个维度, 维度的顺序不影响结果;permute()可以一次操作多维数据, 且必须传入所有维度数,因为permute()的参数是int*。 """ # 对于transpose, (0,1) 和 (1,0) 都是指变换 维度 0 和 1, 输入顺序不影响 x1 = x.transpose(0,1) 'shape→[3,2] ' x2 = x.transpose(1,0) ...
然而，transpose的功能相对单一，仅限于两个维度的互换。与此形成对比的是，permute函数提供了更广泛的维度重排能力，允许用户指定任意维度的排列顺序，从而实现更加灵活的数据结构调整。在提供的示例中，展示了使用permute如何将二维张量转换为特定的形状，进一步强调了其与transpose的区别。最后，我们讨论rearrang...
维度变为第 1 位置，原第 1 维度变为第 2 位置。通过示例我们可以看出，torch.transpose() 是一种专门用于执行特定转置操作的函数，而 torch.permute() 则提供了更广泛的维度排列可能性。在实际应用中，选择使用哪一函数取决于具体需求，例如是否需要简单地交换维度或需要更复杂地重新排列维度顺序。
view 相当于将原来的张量展开成一位的数据 [1,2,3,4,5,6],然后再进行变形 permute 是更灵活的transpose,可以灵活的对原数据的维度进行调换,而数据本身不变。 发布于 2022-05-29 17:31 PyTorch Python 深度学习(Deep Learning) 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
NumPy中的数组重塑和重新排列方法 在NumPy中,还有其他一些用于重塑和重新排列数组的方法,比如resize、transpose等。这些方法都有不同的功能和适用场景,熟练掌握它们的使用可以提高数组处理的效率和灵活性。此外,了解NumPy数组的内部存储机制和数据共享特性也有助于更好地理解这些方法的工作原理。对于处理大规模数据和科学计...
首先,这两者是不能混淆也很容易混淆的,而混淆后代码其实是能跑通的,但结果肯定有差异,这就很恶心。 rpn_locs = rpn_locs.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(n, -1, 4) 上面代码,在Faster-RCNN里,需要把rpn网络的一个输出,从batch_size*channel*height*weight的形式,变成batch_size*?*4的形式...
注意力机制起初是作为自然语言处理中的工作Attention Is All You Need被大家所熟知，从而也引发了一系列...