y = x.permute(1, 0) 在上面的例子中,我们首先创建了一个形状为(2, 3)的二维张量x。然后,我们使用permute函数将其维度重新排列为(3, 2),并将结果存储在变量y中。 transposetranspose函数用于交换张量的两个维度。它接受两个整数作为参数,表示要交换的维度的索引。例如,如果我们有一个形状为(2, 3)的二维张...
transpose()函数的用途是返回输入张量的转置形式。它会交换指定维度的位置。重要的是，只能有两个参数代表要交换的维度位置。参数部分，需要注意的是，transpose()函数仅支持交换两个维度。如果需要对更多维度进行操作，此时permute()函数将更为适用。举例说明，假设有张量A，维度为[3, 4]，使用transpose(0...
1.3.4 Pytorch高阶操作 21-PyTorch使用-张量形状操作transpose和permute函数使用_ev是这也太...全了!中科大教授耗时半年打造的【Pytorch基础到实战】保姆级教程,内容通俗易懂,三天即可掌握!(人工智能/深度学习/神经网络)的第22集视频,该合集共计92集,视频收藏或关注
permute相当于可以同时操作于tensor的若干维度,transpose只能同时作用于tensor的两个维度; torch.transpose(x)合法, x.transpose()合法。torch.permute(x)不合法,x.permute()合法。 与contiguous、view函数之关联。contiguous:view只能作用在contiguous的variable上,如果在view之前调用了transpose、permute等,就需要调用contigu...
transpose() permute() transpose() torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor 函数返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1 参数: input (Tensor) – 输入张量,必填 dim0 (int) – 转置的第一维,默认0,可选 dim1 (int) – 转置的第二维,默认1,可选 ...
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;。
CNN统治的深度学习时代,其实Permute/Transpose(下文统统简称Transpose算子)使用的挺少的,对端到端性能影响也不大。但是随着Transformer这类算法的崛起,Transpose算子使用十分频繁。特别有些模型将Transformer和CNN卷积揉在一起,Token和Image来回切换(一会Token一会Feature Map),那中间会穿插很多Transpose算子,导致端到端性能差...
contiguous 一般用于 transpose/permute 后和 view 前,即使用 transpose 或 permute 进行维度变换后,调用 contiguous,然后方可使用 view 对维度进行变形(如:tensor_var.contiguous().view() ) 原文链接:https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/105054982 ...
transpose()函数（torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor）的目的是返回输入矩阵input的转置，其特点在于交换指定的两个维度（dim0和dim1），默认交换第一维和第二维。permute()函数（permute(dims) → Tensor）的功能是将tensor的维度进行重新排列，其核心在于接受一个表示新维度顺序...
然而，transpose的功能相对单一，仅限于两个维度的互换。与此形成对比的是，permute函数提供了更广泛的维度重排能力，允许用户指定任意维度的排列顺序，从而实现更加灵活的数据结构调整。在提供的示例中，展示了使用permute如何将二维张量转换为特定的形状，进一步强调了其与transpose的区别。最后，我们讨论...