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,我们经常遇到交换维度的问题,举例:四个维度表示...
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。
三:permute()、transpose()、view()、contiguous() 四:squeeze()、unsqueeze()、expand() 一:view()、reshape()、resize_() view和reshape都是一种无脑的转化shape的方法,都是浅拷贝,会破坏原来的数据顺序。view必须满足连续性要求,一般在transpose等操作后再view都会报错,因为元数据不连续了。但是reshape却可以,...
Pytorch中高维tensor的transpose和permute转置过程[2] 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...
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...
1 查看GPU cnblog: 查看CPU 数量/名称[1]2 高维度转换 Pytorch中高维tensor的transpose和permute转置过程[2]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。numpy tensor 互相转换[3];tensor的类型和numpy很相似： 互相转换2 存在CPU tensor、CUDA tensor, 运算要统一...
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...
transpose()只能一次操作两个维度;permute()可以一次操作多维数据,且必须传入所有维度数,因为permute()的参数是int*。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 三、矩阵相乘 1)点乘(Element-wise) a*a torch.mul(a,a) 2)点积(常规矩阵相乘) torch.mm()强制规定维度和大小相同,维度必须是2个维度 ...