pytorch 調(diào)整某一維度數(shù)據(jù)順序的方法

更新時間：2018年12月08日 12:00:45 作者：SYSU_BOND

今天小編就為大家分享一篇pytorch 調(diào)整某一維度數(shù)據(jù)順序的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交換數(shù)據(jù)那樣

a = torch.Tensor(3,4)
a[0],a[1] = a[1],a[0]

# 這會導(dǎo)致a的結(jié)果為a=(a[1],a[1],a[2])
# 而非預(yù)期的(a[1],a[0],a[2])

這是因為引用賦值導(dǎo)致的，在交換過程，如下所示，當(dāng)b的值賦值與a的時候，因為tmp指針與a是同一變量的不同名，故而tmp的內(nèi)容也會變?yōu)閎。

# 交換a,b
a,b = b,a
# 等價于
tmp = a
a = b #此時，tmp = a= b
b = tmp

故而在我們通過另外一種方式來對其進行交換，通過對下標(biāo)索引的方式，對其進行交換

a = torch.Tensor(3,4)
index = [1,0,2]
a = a[index]

以上這篇pytorch 調(diào)整某一維度數(shù)據(jù)順序的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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