Pytorch – transpose和permute函数的区别和用法
本文作者:StubbornHuang
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原文标题:Pytorch – transpose和permute函数的区别和用法
原文链接:https://www.stubbornhuang.com/2072/
发布于:2022年04月01日 14:37:25
修改于:2022年04月01日 14:37:25
1 transpose和permute函数的区别和用法
Pytorch中的transpose和permute方法都可以实现tensor维度之间的变换,transpose一次只能转换两个维度,而permute可以根据指定维度顺序一次转换多个维度,下面将简要介绍下transpose和permute方法。
1.1 transpose
transpose方法有两种形式,一种是torch.transpos形式,可以作为torch的全局方法调用;另一种是tensor.transpoe形式,作为tensor的成员函数使用。
torch.transpose(input, dim0, dim1)
函数参数
- input - 输入的tensor
- dim0 - int,需要调换的第一个维度
- dim1 - int,需要调换的第二个维度
返回值
根据输入的tensor,返回调换输入tensor的dim0和dim1维度的tensor。
使用示例
import torch
if __name__ == '__main__':
print('调换前:')
x = torch.randn(2, 3)
print(x.size())
print(x)
print('调换后:')
x_transpose = torch.transpose(x, 0, 1)
print(x_transpose.size())
print(x_transpose)
输出:
调换前:
torch.Size([2, 3])
tensor([[ 0.2793, -0.5829, -1.3709],
[ 1.3864, -0.4422, -0.4302]])
调换后:
torch.Size([3, 2])
tensor([[ 0.2793, 1.3864],
[-0.5829, -0.4422],
[-1.3709, -0.4302]])
1.2 permute
permute为Tensor的成员函数,只支持tensor.permute()的调用方式。
Tensor.permute(*dims)
函数参数
- dims (int...*) - 维度调换的顺序,比如原始维度顺序为0,1,2,如果要调换第1维和第3维则输入2,1,0
返回值
返回对原始tensor按给定维度顺序调换的tensor
使用示例
import torch
if __name__ == '__main__':
print('调换前:')
x = torch.randn(2, 3)
print(x.size())
print(x)
print('调换后:')
x_transpose = x.permute(1,0)
print(x_transpose.size())
print(x_transpose)
输出:
调换前:
torch.Size([2, 3])
tensor([[-1.5693, -1.1423, 0.3227],
[ 0.5713, 0.0128, 0.0504]])
调换后:
torch.Size([3, 2])
tensor([[-1.5693, 0.5713],
[-1.1423, 0.0128],
[ 0.3227, 0.0504]])
参考链接
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