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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