torch.transpose() 函数用于交换张量的维度,可以实现张量的转置操作。 torch.permute() 函数用于重新排列张量的维度,可以实现更加灵活的维度变换操作。 参数不同: torch.transpose() 接受两个参数 dim0 和dim1,用于指定要交换的维度的索引。 torch.permute() 接受一个参数 *dims,用于指定新的维度顺序。 对原张量的...
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;。 在计算机视觉中,由于cv2格式(numpy)读取的图片为H×W×C,通道...
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 注意只能有两个相关的交换的位置参数。 例子: ...
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
x.transpose(0,1).contiguous().is_contiguous()# True 另:在pytorch的最新版本0.4版本中,增加了torch.reshape(),与 numpy.reshape() 的功能类似,大致相当于 tensor.contiguous().view(),这样就省去了对tensor做view()变换前,调用contiguous()的麻烦;...
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: ...
torch.transpose(x)合法, x.transpose()合法。 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*。 1. 2. ...
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)#torch.Size([1, 2, 3, 4]) prin...
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...
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，...