torch.transpose() 接受两个参数 dim0 和dim1,用于指定要交换的维度的索引。 torch.permute() 接受一个参数 *dims,用于指定新的维度顺序。 对原张量的影响不同: torch.transpose() 会返回一个新的张量,不会修改原始张量。 torch.permute() 会返回一个新的张量,不会修改原始张量。但是由于创建了新的视图,可以...
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...
torch中的torch.view() torch.permute()和 torch.transpose()以及numpy中的numpy.random.permutation(),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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() 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.transpose(0, 1) 后，结果张量形状变为 (3, 2)，原第 0 维度与第 1 维度交换了位置。相比之下，torch.permute() 更具灵活性。它允许用户指定任意维度的排列顺序，...
主要内容 1 t(), T, transpose(), permute() 四种排列操作(包括转置)对比 t(), T 支持2维 transpose()支持多维tensor,一次性调整两个dimension permute() 支持多维tensor, 一次可调整多个dimension 2 tensor的底层存储形式, permutation和reshape对, 视
注意,transpose方法仅适用于交换两个维度,而permute方法则可以更灵活地重新排列多个维度。 3. 编写代码示例 以上已经包含了使用permute和transpose方法的代码示例。 4. 运行并测试代码 运行上述代码示例,并检查输出以验证维度交换是否正确。 5. (可选) 探索其他相关操作 5.1 view和reshape方法 虽然view和reshape方法不直...
区别:实际一个多维的torch数组存放在内存中是被拉直的一维形式,view只是单纯的按顺序填充给定的shape,但是破坏了原先的数值顺序。而permute和transpose是一种“忠诚”的转换方式,保护了数据的顺序。 联动用法:比如一个shape为[6,7,2,8]的tensor-a,我想先转换为[6,2,7,8]把最后两维拼在一起,得到[6,2,56],...
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...
Pytorch中高维tensor的transpose和permute转置过程[2] transpose 是对两个维度的位置进行转换,permute中可以中有多个维度,维度倒叙排列。 a.permute(2,1,0) #第三维度、第二维度、第一维度排列 numpy tensor 互相转换[3]; #将list中的 shape相同的 tensor的拼接在一起 ...