transpose()只能一次操作两个维度;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*。 transpose()中的dim没有数的大小区分;permute()中的dim有数的大小区分 举例,注意后面的shape: #对于transpose,不区分dim大小x1 = x.transpose(0,1)'shape→[3,2]'x2= x.transpose(1,0)'...
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...
总结，transpose()和permute()是Pytorch中用于处理张量转置的主要函数，而transpose()仅支持两个维度的交换，permute()则提供更广泛的维度重新排列选项。此外，最新版本中还引入了reshape()函数，进一步简化了张量形状的调整。
针对规则2,对应着以下Permute场景:(0, 1, 2, 3) -> (0, 2, 1, 3)其中最后一维并没有变化,仅仅是第1,2维进行交换,那么我们可以使用更大的访问粒度来读取数据,再进行Permute操作。代码中通过GetMovementSize函数来确定访问粒度的大小。 我们使用Nsight Compute对PyTorch的Permute和原生Copy操作对比测试运行时间和...
操作dim不同:transpose()只能一次操作两个维度;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*。 举例 # 对于transposex.transpose(0,1) 'shape→[3,2] 'x.transpose(1,0) 'shape→[3,2] 'y.transpose(0,1) 'shape→[3,2,4]'y.transpose(0,2,1) 'error,操作不...
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)的二维张量x。然后,我们使用permute函数将其维度重新排列为(3, 2),并将结果存储在变量y中。 transposetranspose函数用于交换张量的两个维度。它接受两个整数作为参数,表示要交换的维度的索引。例如,如果我们有一个形状为(2, 3)的二维张...
transpose()只能一次操作两个维度;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*。 举例 # 对于transpose x.transpose(0,1) 'shape→[3,2] ' x.transpose(1,0) 'shape→[3,2] ' y.transpose(0,1) 'shape→[3,2,4]' ...
对比permute()，y.permute(1, 0, 2)返回的形状为[3, 2, 4]的矩阵，说明permute()可以操作多个维度，并且需要明确指定所有维度。综上所述，transpose()函数主要用于指定两个维度的交换，而permute()函数则提供了一种更加灵活的方式，允许直接按照指定顺序交换维度。
无论是在统治NLP届的Transformer,还是最近视觉领域的新秀Vision Transformer,我们都能在模型中看到Transpose/Permute算子的身影,特别是在多头注意力机制(Multi-Head Attention)中,需要该算子来改变数据维度排布。 显然,作为一个被高频使用的算子,其CUDA实现会影响到实际网络的训练速度。本文会介绍OneFlow中优化PermuteKernel的...
无论是在统治NLP届的Transformer,还是最近视觉领域的新秀Vision Transformer,我们都能在模型中看到Transpose/Permute算子的身影,特别是在多头注意力机制(Multi-Head Attention)中,需要该算子来改变数据维度排布。 显然,作为一个被高频使用的算子,其CUDA实现会影响到实际网络的训练速度。本文会介绍优化Permute Kernel的技巧,...