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PyTorch中permute的基本用法示例

 更新時(shí)間:2022年04月26日 11:10:10   作者:York1996  
pytorch中的permute就像是numpy中的transpose()函數(shù)一樣,根據(jù)指定的維度進(jìn)行轉(zhuǎn)置,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于PyTorch中permute的基本用法,需要的朋友可以參考下

permute(dims)

將tensor的維度換位。

參數(shù):參數(shù)是一系列的整數(shù),代表原來(lái)張量的維度。比如三維就有0,1,2這些dimension。

例:

import torch
import numpy ? ?as np

a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])

unpermuted=torch.tensor(a)
print(unpermuted.size()) ?# ?——> ?torch.Size([1, 2, 3])

permuted=unpermuted.permute(2,0,1)
print(permuted.size()) ? ? # ?——> ?torch.Size([3, 1, 2])

 再比如圖片img的size比如是(28,28,3)就可以利用img.permute(2,0,1)得到一個(gè)size為(3,28,28)的tensor。

利用這個(gè)函數(shù)permute(0,2,1)可以把Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 轉(zhuǎn)換成

tensor([[[1., 4.],
        [2., 5.],
        [3., 6.]]])

如果使用view,可以得到

tensor([[[1., 2.],
         [3., 4.],
         [5., 6.]]])

關(guān)于view的用法:參見PyTorch中view的用法 

附:permute(多維數(shù)組,[維數(shù)的組合])

比如:

a=rand(2,3,4);  %這是一個(gè)三維數(shù)組,各維的長(zhǎng)度分別為:2,3,4

%現(xiàn)在交換第一維和第二維:

permute(A,[2,1,3])  %變成3*2*4的矩陣

import torch
import numpy    as np
 
a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
 
unpermuted=torch.tensor(a)
print(unpermuted.size())  #  ——>  torch.Size([1, 2, 3])
 
tensor([[[1., 4.],
        [2., 5.],
        [3., 6.]]])
 
permuted=unpermuted.permute(2,0,1)
print(permuted.size())     #  ——>  torch.Size([3, 1, 2])
 
tensor([[[1., 2.],
         [3., 4.],
         [5., 6.]]])

總結(jié)

到此這篇關(guān)于PyTorch中permute的基本用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch permute的用法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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