使用Pytorch等深度学习框架时,我们常常会用view,transpose等函数得到不同形状的Tensor,或者在某一维上进行索引,切片来截取部分数据。无论操作的Tensor有多少数据,这些操作都可以很快地完成。那么这是怎么实现的呢? 在本文中,我们将介绍如何从零开始手搓一个Tensor,以及如何对手搓的Tensor进行extract a element,transpose...
1.改变tensor维度的操作:transpose、view、permute、t()、expand、repeat #coding=utf-8importtorchdefchange_tensor_shape(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2)#shape=[2,3,4]y=x.view(2,3,4)#shape=[2,3,4]z=x.permute(0,2,1)#shape=[2,3,4]#tensor.t()只能转化 a 2D tensor...
在pytorch中转置用的函数就只有这两个 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...
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: #两种调用方式: In[1]: t1 = torch.randint(1,10,...
Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor:主要是为了辅助pytorch中其他函数,返回原始tensor改变纬度后的深拷贝数据。 常用方法 contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用: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,因为view操作要求tensor在内存中是...
pytorch中改变tensor维度（transpose）、拼接（cat）、压缩 （sque。。。具体⽰例如下，注意观察维度的变化 1.改变tensor维度的操作：transpose、view、permute、t()、expand、repeat #coding=utf-8 import torch def change_tensor_shape():x=torch.randn(2,4,3)s=x.transpose(1,2) #shape=[2,3,4]y=x...
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] ' ...
PyTorch中transpose()和permute()都是用于交换维度的函数，但它们之间存在细微的差异。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)...
在Pytorch操作中，理解和区分reshape、view、transpose、permute和rearrange等函数对于数据的管理和操作至关重要。这些函数虽然都涉及到对张量（Tensor）形状的修改，但它们的使用场景和行为各有特点。首先，让我们聚焦于reshape和view。这两个函数都是用于改变张量的形状，而不改变其数据内容。在实际操作中，...
主要内容 1 t(), T, transpose(), permute() 四种排列操作(包括转置)对比 t(), T 支持2维 transpose()支持多维tensor,一次性调整两个dimension permute() 支持多维tensor, 一次可调整多个dimension 2 tensor的底层存储形式, permutation和reshape对, 视