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。
1、numpy.transpose 如果Tensor是由np.Array转换而来,那么可以在变量还是np.Array的时候先进行通道转置,此时可以使用np.transpose方法: >>>importnumpyasnp>>>aa = np.ndarray((1,3,3,4))>>>aa.shape (1,3,3,4)>>>aa.transpose((3,1,0,2)).shape (4,3,1,3)>>>np.transpose(aa,(3,1,...
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,原第二维度在后面;传入(1,0)代表交换后原第二维度在前面,原第一维度在后面;。 在计算机视觉中,由于cv2格式(numpy)读取的图片为H×W×C,通道...
view(3, 2).transpose(0, 1) # t2.shape: [2, 3] torch.eq(t1, t2) # tensor([[ True, False, False], # [False, False, True]]) # 更进阶地:先view再transpose,和直接view到对应形状,结果为什么不同? torch.arange(120).view(2,3,4,5).transpose(1, 2) == torch.arange(120).view(...
python numpy transpose函数 numpy transpose函数 numpy transpose函数 A中的维度是(0, 1, 2),假设对应着xyz A.transpose(1, 0, 2)后,对应的维度则变为yxz 相当于将第一维和第二维进行了转置 举个例子: 数组A中11的坐标为(1,0,4),A.transpose(1, 0, 2)后,11的坐标变为(0, 1, 4)。...transpose...
转置 torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor 交换两个维度 翻转 torch.flip(input, dims) → Tensor 对特定的维度进行翻转 翻转 torch.rot90(input, k=1, dims=[0, 1]) → Tensor 翻转90度 填充 torch.full(size, fill_value, ***, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=...
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# Torch Code: from torchvision import transforms from PIL import Image return transforms.ToTensor()( transforms.Resize(size, Image.BICUBIC)( transforms.ToPILImage()(img))) # PaddlePaddle Code: from PIL import Image pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img.numpy() * 255).transpose(1, 2, 0...
torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None): 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。 input(Tensor) - 输入张量 dim0(int) - 转置的第一维 dim1(int) - 转置的第二维 torch.unbind(tensor, dim=0)[source]: ...
transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze...