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...
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:四个维度表示的 tensor:[batch, channel, h, w](nchw),如果想把channel放到最后去...
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，...
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.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...
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...
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 # 效率更快的:torch.stack val= torch.tensor([item.cpu().detach().numpy() for item...
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度,permute()方法接受一个维度交换的序列作为参数,返回...
x.transpose(0,1) 'shape→[3,2] ' x.transpose(1,0) 'shape→[3,2] ' y.transpose(0,1) 'shape→[3,2,4]' y.transpose(0,2,1) 'error,操作不了多维' # 对于permute() x.permute(0,1) 'shape→[2,3]' x.permute(1,0) 'shape→[3,2], 注意返回的shape不同于x.transpose(1,0)...
PyTorch提供了多种进行转置操作的方法,其中最常用的有.T(仅对二维张量有效,等价于.transpose(0, 1))、.transpose(dim0, dim1)(交换两个指定的维度)、.permute(*dims)(按照指定的维度顺序重新排列维度)。 .T 或.transpose(0, 1):仅适用于二维张量,实现矩阵的转置。 .transpose(dim0, dim1):交换张量中的...