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...
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...
Process finished with exit code 0 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...
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...
pytorch 旋转pytorch转置函数的用法 文章目录1. 官方文档transpose()permute()2. 相同点3.不同点合法性不同例子:4.关于连续contiguous()5.总结6.view()7.reshape() 在pytorch中转置用的函数就只有这两个 1.transpose() 2.permute() 注意只有transpose()有后缀格式:transpose_():后缀函数的作用是简化如下代码...
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.tensor与PIL.Image转换# pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序,并且数据范围在[0,1],需要进行转置和规范化 # torch.Tensor -> PIL.Image image = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255, min=0, max=255).byte.permute(1,2,0).cpu.numpy) ...
前向计算损失函数 损失函数张量后向传播计算梯度 使用优化器基于梯度下降法更新模型参数 即: import torch from torch.optim import SGD class Model: def __init__(self) -> None: self.x = torch.rand(1, requires_grad=True) self.y = torch.rand(1, requires_grad=True) mod = Model() loss = la...