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 tensor with its dimensions permuted. 在CNN模型中,我们经常遇到...
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。
事实上有些时候我们很难想象这种对于高阶张量中间某一个维度 (或者称呼为 轴) 做操作,我们可以使用 transpose 将那一维换到末尾来观察: logits = torch.randn(2, 3, 2) x = 1 softmax = nn.Softmax(dim=x) ans = softmax(logits) print(ans) print(ans.transpose(x, -1)) # tensor([[[0.3841,...
torch.compile在gpu环境下会生成triton kernel，所以会说先看看torch.compile的性能提升如何。如果自动生成...
在PyTorch 中有两个函数,分别是 permute() 和 transpose() 可以用来实现矩阵的转秩,或者说交换不同维度的数据。比如在调整卷积层的尺寸、修改 channel 的顺序、变换全连接层的大小的时候,我们就要用到它们。 其中,用 permute 函数可以对任意高维矩阵进行转置,但只有 tensor.permute() 这个调用方式,我们先看一下代...
transpose(0, 1))) # [B,T,H] if not cfg.force_stable: z_copy_score = torch.exp(torch.matmul(z_copy_score, gru_out.squeeze(0).unsqueeze(2)).squeeze(2)) # [B,T] z_copy_score = torch.log(torch.bmm(z_copy_score.unsqueeze(1), pz_proba.transpose(0, 1))).squeeze(1) # [...
transpose(1, 2) # Normalize the slices if normalize_slices: unfold_scale = (x.var(-1, unbiased=False, keepdim=True) + eps).rsqrt() x -= x.mean(-1, keepdim=True) x *= unfold_scale.expand_as(x) # Perform common convolutions x = fn(x, weight) if bias is not None: x +=...
torch.Tensor.permute(*dims) → Tensor 根据dims 给定的维度顺序对张量进行维度换位。 torch.Tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 对dim0 和 dim1 两个维度换位。 torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None) → Tensor...