torch.transpose也可以通过a.transpose实现,后者默认转换数组a; 经过交换后的内存地址不连续,如果用view改变视图,则会报错。 tensor.permute——交换多个维度 tensor.permute(*dims) → Tensor 功能:将数组tensor的维度按输入dims的顺序进行交换 输入: dims:维度交换顺序 注意: 和transpose类似经过交换后的内存地址不连续...
RuntimeError: invalid argument 2: view size is not compatible with input tensor's... 这是因为tensor经过转置后数据的内存地址不连续导致的,也就是tensor . is_contiguous()==False 虽然在torch里面,view函数相当于numpy的reshape,但是这时候reshape()可以改变该tensor结构,但是view()不可以 x = torch.rand(...
In[1]: torch.randn(2,3,4,5).permute(3,2,0,1).shape 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)。
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...
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...
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) ...
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...
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...
transpose与view 分别对tensor做了什么样的改变 importtorch x=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print(x.shape)y=x.view(3,2)print(y.shape)z=x.transpose(1,0)print(z.shape)print(x)print(y)print(z)torch.Size([2,3])torch.Size([3,2])torch.Size([3,2])tensor([[1.,2.,3.],[...
# 需要导入模块: from torch import Tensor [as 别名]# 或者: from torch.Tensor importtranspose[as 别名]defforward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor)-> Dict[str, torch.Tensor]:""" Compute context insensitive token embeddings for ELMo representations. ...