PyTorch中permute的用法詳解
更新時(shí)間：2019年12月30日 08:58:05 作者：一只想入門(mén)卻未入門(mén)的程序猿
今天小編就為大家分享一篇PyTorch中permute的用法詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
permute(dims)
將tensor的維度換位。
參數(shù)：參數(shù)是一系列的整數(shù)，代表原來(lái)張量的維度。比如三維就有0，1，2這些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(gè)size為（3，28，28）的tensor。
利用這個(gè)函數(shù)permute（1，3，2）可以把Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 轉(zhuǎn)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?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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