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...
对于torch.index_select 这个接口,可以有如下的实现。 def deterministic_index_select(input_tensor, dim, indices): """ input_tensor: Tensor dim: dim indices: 1D tensor """ tensor_transpose = torch.transpose(x, 0, dim) return tensor_transpose[indices].transpose(dim, 0) 此外还有一种解决办法,可...
Named Tensors operator coverage API Name torch / nn / torch.nnConvTranspose1dclass torch.nn.ConvTranspose1d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: Union[T, Tuple[T]], stride: Union[T, Tuple[T]] = 1, padding: Union[T, Tuple[T]] = 0, output_padding: Union[T, Tuple[...
然后单独对模型中的某一类型算子操作torch.nn.ConvTranspose2d进行设置,这个qconfig会优先匹配,优先级比整体qconfig高,具体细节可以参考_propagate_qconfig_helper这个函数。 为啥要单独配置torch.nn.ConvTranspose2d,因为torch.fx中默认对torch.nn.ConvTranspose2d是per-tensor的量化,精度会受影响,我这里修改为per-channel...
在CNN模型中,我们经常遇到交换维度的问题,举例:四个维度表示的 tensor:[batch, channel, h, w](nchw),如果想把channel放到最后去,形成[batch, h, w, channel](nhwc),如果使用torch.transpose()方法,至少要交换两次(先1 3交换再1 2交换),而使用.permute()方法只需一次操作,更加方便。例子程序如下: ...
(8) nn.ConvTranspose1d 一维转置卷积神经网络(反卷积) dconv1 = nn.ConvTranspose1d(1, 1, kernel_size=3, stride=3, padding=1, output_padding=1) x = torch.randn(16, 1, 8) print(x.size()) # torch.Size([16, 1, 8]) output = dconv1(x) print(output.shape) # torch.Size([16,...
pytorchtensor维度转置pytorch转置卷积 转置卷积又称反卷积,逆卷积。在主流的深度学习框架之中,如Tensorflow,Pytorch,Kreas中的函数名都是conv_transpose将一个4*4的输入通过3*3的卷积核核进行普通卷积后(无padding,stride=1),将得到2*2的输出。而转置卷积将一个2*2的输入通过同样的3*3的卷积核,将得到一个4*4...
(因为Transpose操作只是改变了stride信息,data_t 和data指向同一个memory) 3. dtype 指定了Tensor的数据类型 (默认为:torch.float32) Tensor dtype的切换: data2 = th.ones(4, 2, dtype=th.float32) # 使用create-fucntion创建时指定dtype data_float32 = th.tensor([[1,2], [3,4]]).double() #强...
~ConvTranspose1d.bias (Tensor)– the learnable bias of the module of shape (out_channels). If bias is True, then the values of these weights are sampled from U(−k,k)\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})U(−k ,k ConvTranspose2d class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, ...
nn.ConvTranspose1d:一维卷积转置层,数值不可逆,只是维度变换,转置卷积也是卷积 nn.ConvTranspose2d:二维卷积转置层,俗称反卷积层。并非卷积的逆操作,但在卷积核相同的情况下,当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下,卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。在语义分割中可用于上采样。其实反卷积层也是卷积,数值...