permute函数用于重新排列张量的维度。它接受一个元组作为参数,表示新的维度顺序。例如,如果我们有一个形状为(2, 3)的二维张量,我们可以使用permute函数将其维度重新排列为(3, 2),如下所示: import torch x = torch.randn(2, 3) 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...
transpose与permute的异同 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、pe...
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...
transpose() 和 permute()的区别 transpose并不改变a本身的形状,将改变的一个副本赋值给b,相当于先拷贝了一份,然后再改变这份拷贝的。 permute() 和 tranpose() 比较相似,transpose是交换两个维度,permute()是交换多个维度。 a = torch.randn(1, 2, 3, 4) b = a.transpose(1, 2) print(a.shape)#torc...
tensor.permute(x)不合法,x.permute()合法。 参考第二点的举例 操作dim不同: 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*。 举例 # 对于transpose x.transpose(0,1) 'shape→[3,2] ' ...
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rearrange函数，它通常被看作是einops库中的一种操作，用于更高级的数据重新排列。与前几个函数相比，rearrange提供了更强大的灵活性和表达能力，允许用户以更复杂的方式重新组织张量的维度，...
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，...
2.2permute函数和view函数 两个函数都是改变tensor的维度,但是区别在于__,具体如下: #初始化 In[1]: a = torch.randint(1,10,(1,2,3)) a_size = a.size() a,a_size Out[1]:(tensor([[[7, 4, 5], [9, 5, 6]]]), torch.Size([1, 2, 3])) ...
Pytorch – transpose和permute函数的区别和用法 1 transpose和permute函数的区别和用法 Pytorch中的transpose和permute方法都可以实现tensor维度之间的变换,transpose一次只能转换两个维度,而permute可以根据指定维度顺序一次转换多个维度,下面将简要介绍下transpose和permute方法。… StubbornHuang Pytorch 2022-04-01 3,871 0 ...