x.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) ...
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]' y.transpose(0,2,1) 'error,操作不了多维'...
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...
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)'...
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]' ...
基础环境 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。p...
PyTorch 中交换维度的操作有 transpose 和 permute 两种方式。交换维度的操作至少要求张量拥有两个以及两个以上的维度才有意义,因此在介绍交换维度的方式时不再考虑 0D 和 1D 张量。 transpose torch.transpose(input, dim0, dim1)函数将输入张量 input 的第 dim0 个维度和第 dim1 个维度进行交换,并将交换维度...
transpose()函数（torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor）的目的是返回输入矩阵input的转置，其特点在于交换指定的两个维度（dim0和dim1），默认交换第一维和第二维。permute()函数（permute(dims) → Tensor）的功能是将tensor的维度进行重新排列，其核心在于接受一个表示新维度顺序...
pytorch 高维度 permute 理解 pytorch扩充维度 在torch中,如果要改变某一个tensor的维度,可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法,这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。 expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数,但其工作机制差别很大,本文对这两个函数进行对比。