[转载]PyTorch中permute的用法
[转载]PyTorch中permute的用法
来源:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81876886
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 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.]]])
注意,上面例子中使用view是直接在原tensor上操作的,而不是在permute之后的结果上
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