PyTorch中permute的用法详解
更新时间：2019年12月30日 08:58:05 作者：一只想入门却未入门的程序猿
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
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（1，3，2）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（1,3,2），可以得到
tensor([[[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]]])
以上这篇PyTorch中permute的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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