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  • permute将tensor的维度进行转换。 举例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) b=torch.tensor(a) print(b) print(b.size()) # ——> torch.Size([1, 2, 3]) c=b.permute(2,0,...
    permute将tensor的维度进行转换。
    
    举例:
    
    import torch
    import numpy as np
    
    a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
    
    b=torch.tensor(a)
    print(b)
    print(b.size()) #  ——>  torch.Size([1, 2, 3])
    
    c=b.permute(2,0,1)
    print(c.size()) #  ——>  torch.Size([3, 1, 2])
    
    print(c)
    
    c = b.view(3,1,2)
    print(c)
    

     

    输出:

    tensor([[[1, 2, 3],
             [4, 5, 6]]], dtype=torch.int32)
    torch.Size([1, 2, 3])
    torch.Size([3, 1, 2])
    tensor([[[1, 4]],

            [[2, 5]],

            [[3, 6]]], dtype=torch.int32)
    tensor([[[1, 2]],

            [[3, 4]],

            [[5, 6]]], dtype=torch.int32)

     

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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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  • torch.permute的用法

    2021-09-23 11:00:21
    官方解释 其实permute里边的参数就类似下标索引,按照给定的顺序进行更改

    官方解释

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    其实permute里边的参数就类似下标索引,按照给定的顺序进行更改

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  • 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
  • Tensor.permute(d0,d1,d2,d2) torch.Transpose(Tensor, a,b) 参考PyTorch 高维矩阵转置 Transpose 和 Permute ;这里只讲了 , 其它相关的函数可参考: 【1】一文掌握torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的...

    目录

    Tensor.permute(d0,d1,d2,d2)

    torch.Transpose(Tensor, a,b)


    参考 PyTorch 高维矩阵转置 Transpose 和 Permute ;这里只讲了 permute和Transpose ,

    其它相关的函数可参考:

    【1】一文掌握torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法

    【2】pytorch中x = x.view(x.size(0), -1) 的理解

    Tensor.permute(d0,d1,d2,d2)

    注:但没有 torch.permute() 这个调用方式, 只能 Tensor.permute()。

            我们可以把这个permute的过程这样理解;把tensor中的各维度上的值和编号对应,那么

      对于tensor(0,1,2,3),permute(d0,d1,d2,d2)分别把 0和d0、1和d1、2和d2、3和d3的维度值交换,并且 

     d0,d1,d2,d3就是0,1,2,3的一个排列; 

    注:这里的维度值表示的是在该维度上有多少个数据;eg.对于二维的tensor(3,4)表示3行4列; 0表示行,1表示列。

    import torch
    image = torch.randn(1,16 ,256, 256)  # torch.randn标准正态分布
    
    image = image.permute(1,0,2,3)
    print(image.shape)#torch.Size([16, 1, 256, 256])
    

     

     

     

     

     


    torch.Transpose(Tensor, a,b)

    连续使用transpose也可实现permute的效果。

    transpose只能操作2D矩阵的转置。  0表示行,1表示列。

    torch.transpose(Tensor, 1, 0)
    

    #   transpose 一次只能有两个参数,否则报错了会!!

    e = a.transpose(2,0,1)

    print(e)

    print(e.size())

    #  TypeError: transpose() takes 2 positional arguments but 3 were given 

     

     

     

    # torch.rand 产生均匀分布的随机数
    
    torch.rand(2,3,4,5).transpose(3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape
    Out: torch.Size([5, 4, 2, 3])
    

     

     

    torch.rand(2,3,4,5).transpose(1,0).transpose(2,1).transpose(3,1).shape
    
    # Out: torch.Size([3, 5, 2, 4])

     

     

     

     

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  • pytorch 中的view和permute的用法

    千次阅读 2018-10-29 14:56:30
    view相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样.... view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose,permute等,需要用contiguous()来返回一个contiguous copy 可参考:htt...
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  • pytorch中可以改变维度的操作有torch.reshape,torch.view,torch.repeat,torch.expand,torch.permute,torch.transpose import torch #torch.view和torch.reshape是一样的,torch.reshape/torch.view与input共用基础...
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  • 相同点:交换张量的维度 不同点: 参数列表:torch.transpose(dim1,dim2)只能传入两个参数,tensor在这两个维度之间交换 ...内存:torch.transpose(dim1,dim2)得到的张量与原张量共享内存,而torch.tensor.permute(di...
  • torch permute和view

    千次阅读 2021-11-10 15:26:01
    permute针对的是转换维度,view等价于reshape。 permute作用为调换Tensor的维度,参数为调换的维度。例如对于一个二维Tensor来说,调用tensor.permute(1,0)意为将1轴(列轴)与0轴(行轴)调换,相当于进行转置。 In...
  • permute() 2 使用及对比 使用: 操作的dim不同: 维度数顺序影响: 合法性不同: 相同点: 再使用view()和reshape()时 在pytorch中转置用的函数就只有这两个 1.transpose() 2.permute() 1 官网文档 ...
  • torch.permute()和np.transpose()

    千次阅读 2019-04-18 19:15:56
    import torch import numpy as np a = np.arange(24).reshape(3,4,2) print('before', a) b = np.transpose(a,(1,0,2)) print('b',b) ...d = c.permute(1,0,2) print('d:',d) out: /usr/bin/py...
  • 引言:今天主要记录一下关于permute()函数的使用。 1.permute()函数 首先这个函数主要使用于维度转换,作用:按照指定的方式,对原数据进行排列,一般用于图像的...import torch path=r'./a.jpg' img=c...
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  • pytorch中的维度调换permute()函数

    千次阅读 2020-09-23 14:28:34
    https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=permute#torch.Tensor.permute 第二步,我用白话解释一下官方文档。 permute的中文意思是,“排列组合”。permute()可以对某个张量的任意维度进行调换。 ...

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