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，...
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.Size([1, 3, 3]) torch.Size([1, 3, 3]) 2.2,transpose vs permute 维度交换 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 tenso...
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。
torch.permute用法和numpy.transpose完全相同,接受多个指定的维度,将输入Tensor的维度按照指定的维度顺序重排: >>>torch.permute(aaTensor,3,1,0,2).shape torch.Size([4,3,1,3]) >>>aaTensor.permute(3,1,0,2).shape torch.Size([4,3,1,3]) ...
permute可以转换任意个数的维度,transpose只能调换两个维度。两者实际是一种浅拷贝,破坏了连续性,只是呈现的shape形式改变了。 view也是一种转换shape维度的方式,也是一种浅拷贝,但不会破坏连续性。 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...
(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。
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只能同时作用于tensor的两个维度。
torch中的torch.view() torch.permute()和 torch.transpose()以及numpy中的numpy.random.permutation() 直入主题: 1.torch.view()是先把所有的Tensor()变成一维数据,然后按需(数据的维度)索取。举个例子 如果参数中出现-1值,那么这个位置的数据就要按照其他位置来判断了。比如上述例子中, 这个-1的值是4,是由...