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  • permute

    2019-04-27 22:29:00
    repmat函数用法 复制和平铺矩阵 函数repmat 格式: B = repmat(A, m, n) %将矩阵A复制m*n块,即B由m*n块A平铺而成 B = repmat(A, [m n])%与上面一致 ...B = repmat(A, [m n p...]) %B由m*n*p*......
    repmat函数用法
    复制和平铺矩阵
     
    函数repmat
    格式:  B = repmat(A, m, n) %将矩阵A复制m*n块,即B由m*n块A平铺而成
    B = repmat(A, [m n])%与上面一致
    B = repmat(A, [m n p...]) %B由m*n*p*...个A块平铺而成
    repmat(A, m, n) %当A是一个数a时,该命令产生一个全由a组成的m*n矩阵
     
    permute函数用法
    对N维数组重新排列其维数
     
    使用方法:
    B = permute(A,order)
    对N维数组A按照指定的向量order顺序来重新排列其维数,B和A有相同的值但是任何需要访问的特定元素其下标的顺序是被指定的向量order顺序来重新排列的,向量order中的元素必须是唯一的。
    应用举例:
    给定任一矩阵A,表达式:
    permute(A,[2 1]) 和A.'相同的。
    比如:
    A = [1 2; 3 4]
    A =
     
    1 2
    3 4
    permute(A,[2 1])
    ans =
    1 3
    2 4
    下面的代码排列三维数组:
    X = rand(12,13,14);
    Y = permute(X,[2 3 1]);
    size(Y)
    ans =
    13 14 12

    转载于:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/10780805.html

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  • PyTorch中permute的用法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-20 20:07:08
    permute(dims) 将tensor的维度换位。 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度。比如三维就有0,1,2这些dimension。 例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) ...

    permute(dims)

    将tensor的维度换位。

    参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度。比如三维就有0,1,2这些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])

     再比如图片img的size比如是(28,28,3)就可以利用img.permute(2,0,1)得到一个size为(3,28,28)的tensor。

    利用这个函数permute(0,2,1)可以把Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 转换成

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

    如果使用view,可以得到

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

    关于view的用法:参见PyTorch中view的用法 

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  • 这就是Permute的目的-轻松将媒体文件转换为各种不同的格式。 Permute是最易于使用的媒体转换器,它易于使用,无需配置,拖放界面,将满足转换所有媒体文件的需求。 Permute 3从头开始-全新项目,所有内容都从头...
  • permute函数

    2020-05-21 15:09:41
    permute函数:可以同时多次交换tensor的维度 示例:b = a.permute(0,2 ,1) 将a的维度索引1和维度索引2交换位置
    permute函数:可以同时多次交换tensor的维度
    示例:b = a.permute(0,2 ,1) 将a的维度索引1和维度索引2交换位置

    在这里插入图片描述

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  • 1 先看看官方中英文doc: torch.Tensor.permute (Python method, in torch.Tensor)1.1 permute(dims)将tensor的维度换位。参数: - __dims__ (int ..*) - 换位顺序例:>>> x = torch.randn(2, 3, 5) >&...

    54037d14aa57cd6d993c1a0ff9642caa.png

    1 先看看官方中英文doc:

      torch.Tensor.permute (Python method, in torch.Tensor)

    1.1 permute(dims)

    将tensor的维度换位。

    参数: - __dims__ (int ..*) - 换位顺序

    例:

    >>> x = torch.randn(2, 3, 5) 
    >>> x.size() 
    torch.Size([2, 3, 5]) 
    >>> x.permute(2, 0, 1).size() 
    torch.Size([5, 2, 3])

    1.2 permute(*dims) → Tensor

    Permute the dimensions of this tensor.

    Parameters: *dims (int...) – The desired ordering of dimensions

    Example:

    >>> x = torch.randn(2, 3, 5) 
    >>> x.size() 
    torch.Size([2, 3, 5]) 
    >>> x.permute(2, 0, 1).size() 
    torch.Size([5, 2, 3])

    2 pytorch permute的使用

    permute函数功能还是比较简单的,下面主要介绍几个细节点:

    2.1 transpose与permute的异同

    Tensor.permute(a,b,c,d, ...):permute函数可以对任意高维矩阵进行转置,但没有 torch.permute() 这个调用方式, 只能 Tensor.permute():

    >>> torch.randn(2,3,4,5).permute(3,2,0,1).shape
    torch.Size([5, 4, 2, 3])

    torch.transpose(Tensor, a,b)transpose只能操作2D矩阵的转置,有两种调用方式;

    另:连续使用transpose也可实现permute的效果

    >>> torch.randn(2,3,4,5).transpose(3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape
    torch.Size([5, 4, 2, 3])
    >>> torch.randn(2,3,4,5).transpose(1,0).transpose(2,1).transpose(3,1).shape
    torch.Size([3, 5, 2, 4])

    从以上操作中可知,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;

    2.2 permute函数与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、permute等,就需要调用contiguous()来返回一个contiguous copy;

    一种可能的解释是:有些tensor并不是占用一整块内存,而是由不同的数据块组成,而tensor的view()操作依赖于内存是整块的,这时只需要执行contiguous()这个函数,把tensor变成在内存中连续分布的形式;

    判断ternsor是否为contiguous,可以调用torch.Tensor.is_contiguous()函数:

    import torch 
    x = torch.ones(10, 10) 
    x.is_contiguous()                                 # True 
    x.transpose(0, 1).is_contiguous()                 # False
    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;

    3 permute与view函数功能demo

    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])
    
    view_test = unpermuted.view(1,3,2)
    print(view_test.size())               #  ——>  torch.Size([1, 3, 2])

    利用函数 permute(2,0,1) 可以把 Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 转换成:

    tensor([[[ 1,  4]],
            [[ 2,  5]],
            [[ 3,  6]]])     # print(permuted)    

    如果使用view(1,3,2) 可以得到:

    tensor([[[ 1,  2],
             [ 3,  4],
             [ 5,  6]]])   # print(view_test)

    5 参考

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/64376950

    https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=permute#torch.Tensor.permute

    https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/Tensor/#permutedims

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  • Permute Digits

    2020-01-14 16:57:49
    题目 You are given two positive integer numbers a ... Permute (change order) of the digits of a to construct maximal number not exceeding b. No number in input and/or output can start with the digit ...
  • permute prediction = input.view(bs, self.num_anchors, self.bbox_attrs, in_h, in_w).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() 转置: import torch x = torch.linspace(1, 9, steps=9).view(3, 3) b=x.permute(1...
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  • <div><p>permute_outputs is sometimes called with empty arguments from initial_commit_tx. Make sure we guard against that case. We also do the same in permute_inputs for good measure.</p><p>该提问来源...
  • matlab permute函数

    千次阅读 2017-09-26 21:23:37
    A=[1 3 2  2 8 7] permute(A,[1,2,3])=A permute(A,[2,1,3])=A' permute(A,[1,3,2])= [1 2]',[3 8]',[2,7]' permute(B,[3,1,2])= [1 2],[3 8],[2,7] permute(B,[2,3,1])= [1 3 2]'
  • 46.permute

    2021-01-04 16:09:18
    46.全排列 class Solution { ... permute(int[] nums) { List<List<Integer>> res=new ArrayList<>(); List<Integer> output=new ArrayList(); for(int num:nums){ output.
  • 今天小编就为大家分享一篇PyTorch中permute的用法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 前几天使用pytorch时,需要对tensor进行转置,请注意要使用函数permute()而不是view()很简单,只需要举两个例子就明白区别,view()的运行方式是这样的:a = torch.tensor([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])...
  • permute 指令

    2012-04-18 15:45:27
    VPERMILPD — Permute Double-Precision Floating-Point Values VPERMILPD xmm1, xmm2,xmm3/m128 Permute double-precision floating-point values in xmm2 using controls from xmm3/mem an
  • permute for 3 dim tensor

    2020-12-07 12:09:26
    [1,1024,22], and I want to permute the dims with x = x.permute(2,0,1) but it went wrong(AssertionError).What should I do to get the same result and the process can be transferred to tensorrt? ...
  • permute命令

    2014-06-28 12:43:34
    这个相当于多维的矩阵转置。 比如说你这个例子,3维分别用1,2,3表示,相当于x,y,z坐标。 18个数字(1:18)最开始排列成3层。每一层是一个2×3的矩阵...permute(A,[2,3,1])相当于把这个盒子的yz面(2,3)看成底面,x(1)
  • <div><p>This PR adds support for the Permute layer for models with tensorflow backend.</p><p>该提问来源于开源项目:kundajelab/deeplift</p></div>
  • python pytorch permute函数

    万次阅读 2018-12-18 18:52:34
    permute(多维数组,[维数的组合]) 比如: a=rand(2,3,4); %这是一个三维数组,各维的长度分别为:2,3,4 %现在交换第一维和第二维: permute(A,[2,1,3]) %变成3*2*4的矩阵 import torch import numpy as np ...
  • Permute param got wrong size

    2020-12-08 18:31:39
    <p>E/tnn: virtual tnn::Status tnn::PermuteLayer::InferOutputShape() [File /opt/TNN/source/tnn/layer/permute_layer.cc][Line 45] Permute param got wrong size. E/tnn: virtual tnn::Status tnn::...

空空如也

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