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，...
在PyTorch中,可以使用transpose()方法来交换张量的维度。transpose()方法可以接受一个包含维度交换顺序的列表作为参数,返回一个新的张量,交换了指定的维度。例如,对于一个2×3的张量,可以使用transpose(0, 1)将行和列交换,得到一个3×2的张量。除了使用transpose()方法外,还可以使用permute()方法来交换张量的多个维...
6、tensor.transpose(0,1):将0维与1为交互,即转置 7、Tensor.uniform_(from=-1, to=1):将tensor用从均匀分布中抽样得到的值填充 a = torch.Tensor(2, 3).uniform_(-1, 1) 8、Tensor.fill_(1):用指定的数填充tensor a = torch.Tensor(2,3).fill_(1) 9、Tensor.new():创建一个新的Tensor,该...
🐛 Describe the bug Call alone import torch import torch.nn as nn conv_transpose = nn.ConvTranspose2d( in_channels=3, out_channels=4, kernel_size=[1, 1], stride=[1, 1], padding=[0, 0], output_padding=[0, 0], dilation=[7, 0], groups=1, bia...
BatchNorm1d(2) #与 X 第 2 维度的特征数相同 print(norm(X)) # 事实上,它执行的操作是 Y = X.transpose(0, 1) for i in range(Y.shape[0]): Y[i] = (Y[i] - Y[i].mean()) / torch.sqrt(Y[i].var(unbiased=False) + 1e-5) Y = Y.transpose(0, 1) print(Y) print(torch....
transpose(torch_output.squeeze(0), (1, 2, 0)) numpy_output = conv2d(input, weight, stride, padding, dilation, groups, bias) assert np.allclose(torch_output, numpy_output) 其中,单元测试函数的定义如下: @pytest.mark.parametrize('c_i, c_o', [(3, 6), (2, 2)]) @pytest.mark....
max_pool3d(x, kernel_size=(3, 1, 1), stride=(2, 1, 1), padding=(1, 0, 0)) x = x.transpose(1, 2).contiguous().view(nt // 2, c, h, w) return x Example #10Source File: test_pyprof_nvtx.py From apex with BSD 3-Clause "New" or "Revised" License 5 votes def ...
transpose(0, 1)) gamma[t].index_fill_(0, select[0], 1) # Normalize gamma: gamma = gamma / gamma.sum(dim=1, keepdim=True) return C.transpose(1, 2), E.transpose(1, 2), gamma.transpose(1, 2) Example #3Source File: label_smooth.py From pytorch-loss with MIT License 6 votes...
输入一个矩阵(2维张量),并转置0,1维,可以被视为 transpose(input, 0, 1) 的简写函数 返回输入矩阵 input 的转置,交换维度 dim0 和 dim1 。 输入张量与输出张量共享内存。 移除指定维度后,返回一个元组,包含了沿着指定维切片后的各个切片 返回一个新的张量,对输入的指定位置插入维度 1 , 返回张量与输入张...
array2tensor=torch.from_numpy(numpy_data)#numpy array->torch tensor，其参数必须是数组形式 tensor2array=torch_data.numpy()#torch tensor->numpy array 三. 用法对比 numpy 数据形式下矩阵a，位置变化用a.transpose(1,2,0)tensor 数据格式下的矩阵b， 位置变化时 b.permute(1,2,0)