permute一次可以操作多个维度,并且必须传入所有维度数;而transpose只能同时交换两个维度,并且只能传入两个数; permute可以通过多个transpose实现; transpose传入的dim无顺序之分,传入(1,0)和(0,1)结果一样,都是第一维度和第二维度进行交换;permute传入的dim有顺序之分,传入(0,1)代表交换后原第一维度在前面,原第二...
在深度学习领域中，PyTorch 提供了强大的张量处理能力，其中 torch.transpose() 和 torch.permute() 是用于张量变换的两个重要函数。它们各自有独特用途，但又存在不同之处。torch.transpose() 主要用于执行转置操作，将张量的某一维度与另一维度进行交换。比如，对一个形状为 (2, 3) 的张量执行 torch...
10.permute()函数和torch.transpose() permute()函数的作用是将tensor的维度换位,下面是代码具体实例: torch.transpose只能操作2D矩阵的转置,而permute()函数可以对任意高维矩阵进行转置,当然也可以连续使用transpose实现permute的效果,相关代码示例如下: 简单理解:permute()相当于可以同时操作tensor的若干维度,transpose只能...
torch.transpose()只能交换两个维度,而.permute()可以自由交换任意位置。函数定义如下: transpose(dim0,dim1)→Tensor# See torch.transpose()permute(*dims)→Tensor# dim(int). Returns a view of the original tensor with its dimensions permuted. 在CNN模型中,我们经常遇到交换维度的问题,举例:四个维度表示...
6.permute()函数 torch.Tensor.permute (Python method,intorch.Tensor) 作用:将tensor的维度换位。 permute是更灵活的transpose,可以灵活的对原数据的维度进行调换,而数据本身不变。 importtorch x= torch.randn(2,3,4)print(x.size()) x_p= x.permute(1,0,2)#将原来第1维变为0维,同理,0→1,2→2...
(1) transpose()是2个维度之间进行交换 (2) permute()可以是多个维度之间进行交换 6、 张量的存储视图:张量中的值被分配到由torch.Storage实例所管理的连续内存中,该存储区是一维数组。一个pytorch的tensor实例是一个Storage实例的视图,该实例根据偏移量和每个维度的步长对该存储区进行索引。
需要注意的是,torch.view()和torch.reshape()要求新形状的总元素数必须与原形状相同,否则会引发错误。 总结 torch.permute()用于重新排列张量的维度顺序。 torch.transpose()用于在两个指定的维度之间交换数据。 torch.view()和torch.reshape()用于改变张量的形状,但不影响数据的物理存储顺序(除非新形状要求)。 希望...
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*。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 三、矩阵相乘 1)点乘(Element-wise) a*a torch.mul(a,a) 2)点积(常规矩阵相乘) torch.mm()强制规定维度和大小相同,维度必须是2个维度 ...
transpose:是permute的精简版本。transpose(dim1, dim2)只能将两个维度进行互换 x = torch.Tensor(3,4):zero()y1 = x:t()--如果是2D数据等价于transpose(1,2)y2 = x:transpose(1,2) 1 2 3 3.permute x = torch.Tensor(3,4,2,5)y = x:permute(2,3,1,4)-- 按照2,3,1,4维进行重排列。
torch.transpose方法有一个后缀格式函数tensor.transpose_(),是transpose的inplace版本,调用该函数不返回结果,直接修改原始tensor的维度: >>>aaTensor.transpose_(3,0)>>>aaTesor.shape torch.Size([4,3,3,1]) 3、torch.permute torch.permute用法和numpy.transpose完全相同,接受多个指定的维度,将输入Tensor...