permute函数用于重新排列张量的维度。它接受一个元组作为参数,表示新的维度顺序。例如,如果我们有一个形状为(2, 3)的二维张量,我们可以使用permute函数将其维度重新排列为(3, 2),如下所示: import torch x = torch.randn(2, 3) y = x.permute(1, 0) 在上面的例子中,我们首先创建了一个形状为(2, 3)的...
pytorch中的permute()函数的原理 permute的中文含义是:置换 这个就已经解释了一半了。 他的功能就是把一个多维张量的维度进行调换。 对于一个2维张量来说,例如: a=torch.rand(2,3). 那么代码a.permute(1,0)就相当于a.T 对于一个三维张量来说,例如: a=torch.rand(2,3,4) 代码a.permute(2,0,1)把最...
permute(x, (2, 0, 1)) #将x的维度顺序调整为[3, 5, 2] 这里,我们使用了元组(2, 0, 1)作为permute函数的参数(注意这里的例子是为了说明permute的用法,实际调整时应根据需求选择合适的维度顺序),将张量x的维度顺序调整为[3, 5, 2]。这意味着现在可以将x看作是一个大小为5的批量的张量,但每个批量的...
2]'y.transpose(0,1)'shape→[3,2,4]'y.transpose(0,2,1)'error,操作不了多维'#对于permute()x.permute(0,1)'shape→[2,3]'x.permute(1,0)'shape→[3,2], 注意返回的shape不同于x.transpose(1,0)'y.permute(0,1)"error 没有传入所有维度数"y.permute(1,0,2)'shape→[3,2,4]'...
Pytorch 调换维度顺序permute pytorch 交换维度 pytorch 数据维度变换 view、reshape 两者功能一样:将数据依次展开后,再变形 变形后的数据量与变形前数据量必须相等。即满足维度:ab...f = xy...z reshape是pytorch根据numpy中的reshape来的 -1表示,其他维度数据已给出情况下,...
一、了解Pytorch中permute函数的官方文档 1.1 permute(dims)这是一个用于交换张量维度的函数。参数：- dims (int ..*) - 指定维度交换顺序 例如：1.2 permute(*dims) → Tensor 对张量进行维度排列。参数：*dims (int...) - 指定维度排列顺序 示例：二、Pytorch中permute函数的使用 permute函数...
pytorch中的ndarray矩阵进行转置的操作。 注意: transpose()一次只能在两个维度间进行转置(也可以理解为维度转换) permute Tensor.permute(*shape) → Tensor 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,permute是transpose的进阶版 ...
在Pytorch中，处理张量转置时，两个主要函数是transpose()和permute()。本篇文章将深入探讨这两个函数，并揭示它们之间的区别。transpose()函数的用途是返回输入张量的转置形式。它会交换指定维度的位置。重要的是，只能有两个参数代表要交换的维度位置。参数部分，需要注意的是，transpose()函数仅支持交换两...
Pytorch之permute函数 1 先看看官方中英文doc: torch.Tensor.permute(Pythonmethod,intorch.Tensor) 1.1 permute(dims) 将tensor的维度换位。 参数: - __dims__ (int ..*) - 换位顺序 例: >>>x=torch.randn(2,3,5)>>>x.size()torch.Size([2,3,5])>>>x.permute(2,0,1).size()torch.Size(...
permute().contiguous().view()相当于reshape view返回的Tensor底层数据不会使用新的内存,如果在view中调用了contiguous方法,则可能在返回Tensor底层数据中使用了新的内存,PyTorch又提供了reshape方法,实现了类似于 contigous().view()的功能,使用reshape更方便. ...