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...
主要内容 1 t(), T, transpose(), permute() 四种排列操作(包括转置)对比 t(), T 支持2维 transpose()支持多维tensor,一次性调整两个dimension permute() 支持多维tensor, 一次可调整多个dimension 2 tensor的底层存储形式, permutation和reshape对, 视
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...
torch.transpose() 和torch.permute() 是PyTorch 中用于张量变换的两个函数,它们有以下区别: 功能不同: torch.transpose() 函数用于交换张量的维度,可以实现张量的转置操作。 torch.permute() 函数用于重新排列张量的维度,可以实现更加灵活的维度变换操作。 参数不同: torch.transpose() 接受两个参数 dim0 和dim1...
在深度学习领域中，PyTorch 提供了强大的张量处理能力，其中 torch.transpose() 和 torch.permute() 是用于张量变换的两个重要函数。它们各自有独特用途，但又存在不同之处。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...
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...
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...