Out[1]:torch.Size([5, 4, 2, 3]) 1. 2. 3. torch.transpose(Tensor, a,b):只能操作2D矩阵的转置,这是相比于permute的一个不同点;此外,由格式我们可以看出,transpose函数比permute函数多了种调用方式,即torch.transpose(Tensor, a,b)。但是,transpose函数可以通过多次变换达到permute函数的效果。具体见下...
#对于transpose,不区分dim大小x1 = x.transpose(0,1)'shape→[3,2]'x2= x.transpose(1,0)'也变换了,shape→[3,2]'print(torch.equal(x1,x2))'True ,value和shape都一样'#对于permute()x1 = x.permute(0,1)'不同transpose,shape→[2,3]'x2= x.permute(1,0)'shape→[ 3,2]'print(torch....
torch.transpose(Tensor,dim0,dim1)是pytorch中的ndarray矩阵进行转置的操作 例如:x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) 我们先把它转为矩阵 importtorch importnumpy as ny x= ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) x=ny.matrix(x)print(x)'''[[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]]'''#默...
torch.transpose(Tensor,dim0,dim1)是pytorch中的ndarray矩阵进行转置的操作 例如:x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) 我们先把它转为矩阵 import torch import numpy as ny x = ([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]) x = ny.matrix(x) print (x) ''' [[0 1 2] [3 4 5] [6 7...
x = torch.randn(2, 3) y = x.view(-1) # 或者 y = x.reshape(-1) 在上面的例子中,我们创建了一个形状为(2, 3)的二维张量x。然后,我们使用view或reshape函数将x重塑为形状为(6,)的一维张量,并将结果存储在变量y中。需要注意的是,view和reshape函数实际上不会改变张量中的数据,只是改变了数据的布...
torch.reshape(input, shape) → Tensor reshape() 函数: 用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。 view Tensor.view(*shape) → Tensor torch中,view() 的作用相当于numpy中的reshape,重新定义矩阵的形状,用法不一样 importtorcha=torch.arange(6)aa=torch.reshape(a,(1,6))aaa=torch.reshape(a,(-1...
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...
dim1(int) – the second dimension to be transposed x = torch.randn(2, 3) >>> x tensor([[ 1.0028, -0.9893, 0.5809], [-0.1669, 0.7299, 0.4942]]) >>> torch.transpose(x, 0, 1) tensor([[ 1.0028, -0.1669], [-0.9893, 0.7299], [ 0.5809, 0.4942]]) Reference:...
Pytorch transpose函数可以实现对Tensor类型的数据进行转置。该函数使用方法如下: torch.transpose(input, dim0, dim1) 其中,input是要转置的tensor,dim0和dim1分别代表轴的序号(从0开始),表示将input中的dim0轴和dim1轴进行交换。 举例来说,假如要对一个3×4的矩阵a进行转置,那么可以使用如下语句: b = torch...
具体实现可以参考相关文档。在PyTorch的API中，torch.transpose(input, dim0, dim1)返回一个新的张量，它是input的转置版本。这个新的张量与input共享底层存储，所以对其中一个进行修改，另一个也会同步变化。函数接受两个维度参数dim0和dim1，它们被交换以生成新的维度布局。