x = torch.randn(2, 3) y = x.transpose(0, 1) 在上面的例子中,我们创建了一个形状为(2, 3)的二维张量x。然后,我们使用transpose函数将第0维和第1维交换,并将结果存储在变量y中。需要注意的是,transpose函数与permute函数不同,它只交换两个特定的维度,而permute函数可以重新排列所有维度。 view / reshape...
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、permute等,就需要调用contigu...
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() 和 permute()的区别 transpose并不改变a本身的形状,将改变的一个副本赋值给b,相当于先拷贝了一份,然后再改变这份拷贝的。 permute() 和 tranpose() 比较相似,transpose是交换两个维度,permute()是交换多个维度。 a = torch.randn(1, 2, 3, 4) b = a.transpose(1, 2) print(a.shape)#torc...
只能操作2D矩阵的转置,transpose每次只能交换两个维度, 这是相比于permute的一个不同点,每次输入两个index,实现转置,,参数顺序无所谓。 permute用法:tensor.permute(dim0, dim1, ..., dimn) permute可以进行多维度转置,permute每次可以交换多个维度,且必须传入所有维度数,参数顺序表示交换结果是原值的哪个维。 permut...
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...
2.1 transpose与permute的区别 Tensor.permute(a,b,c,d, ...)：permute可以对任意高维矩阵进行维度变换，而transpose仅适用于二维矩阵。torch.transpose(Tensor, a,b)：仅限于二维矩阵的转置，有两种调用方式。另外，连续使用transpose可以达到permute的效果。从操作可以看出，permute可以同时改变张量的多个...
Transpose算子最基本的实现思路: 输入的Offset—》输入的坐标—》根据Perm转换坐标—》输出的坐标—》输出的Offset 基本原理简单。具体实现时,可以从前往后映射,也可以从后往前映射。一般推荐从后往前映射,虽然Transpose没区别,但是有些其他算子可能只能从后往前映射。
torch.transpose() 主要用于执行转置操作，将张量的某一维度与另一维度进行交换。比如，对一个形状为 (2, 3) 的张量执行 torch.transpose(0, 1) 后，结果张量形状变为 (3, 2)，原第 0 维度与第 1 维度交换了位置。相比之下，torch.permute() 更具灵活性。它允许用户指定任意维度的排列顺序，...