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.transpose(0, 1) 在上面的例子中,我们创建了一个形状为(2, 3)的二维张量x。然后,我们使用transpose函数将第0维和第1维交换,并将结果存储在变量y中。需要注意的是,transpose函数与permute函数不同,它只交换两个特定的维度,而permute函数可以重新排列所有维度。 view / reshapeview和reshape函数用于将张量...
在pytorch中转置用的函数就只有这两个:transpose()和permute(),本文将详细地介绍这两个函数以及它们之间的区别。 transpose() torch.transpose(input,dim0,dim1,out=None)→Tensor 函数返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1 参数: input (Tensor) – 输入张量,必填 ...
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]' ...
1.3.4 Pytorch高阶操作 21-PyTorch使用-张量形状操作transpose和permute函数使用_ev是这也太...全了!中科大教授耗时半年打造的【Pytorch基础到实战】保姆级教程,内容通俗易懂,三天即可掌握!(人工智能/深度学习/神经网络)的第22集视频,该合集共计92集,视频收藏或关注
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...
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...
torch.transpose(Tensor, a,b):只能操作2D矩阵的转置,这是相比于permute的一个不同点;此外,由格式我们可以看出,transpose函数比permute函数多了种调用方式,即torch.transpose(Tensor, a,b)。但是,transpose函数可以通过多次变换达到permute函数的效果。具体见下: ...
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...