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
torch.permute() 接受一个参数 *dims,用于指定新的维度顺序。 对原张量的影响不同: torch.transpose() 会返回一个新的张量,不会修改原始张量。 torch.permute() 会返回一个新的张量,不会修改原始张量。但是由于创建了新的视图,可以在新的张量上进行原地操作。 灵活度不同: torch.transpose() 只能交换两个维度...
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。