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PyTorch中permute的用法詳解

2024-07-09 22:43:00
字體:
來源:轉載
供稿:網友
permute(dims)

將tensor的維度換位。

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

例:

import torchimport numpy as npa=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size為(3,28,28)的tensor。

利用這個函數permute(1,3,2)可以把Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 轉換成

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

如果使用view(1,3,2),可以得到

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

以上這篇PyTorch中permute的用法詳解就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持武林網之家。

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