rearrange操作

rearrange操作是一个用于重排张量维度的函数。它可以根据提供的注释对输入张量进行重新排列，并返回一个新的张量。通过使用不同的注释方式，可以实现各种维度重排的操作。

例如，使用注释'b c h w -> b (c h w)'，可以将一个4维张量转换为3维张量，将原来的通道数、高度和宽度维度合并为一个新的维度。

另外，注意注释中的符号'->'表示重排操作的方向，'-'表示保持当前维度不变，而'>'表示将多个维度合并为一个。

相关问题

torch rearrange

在 PyTorch 中，torch.rearrange() 函数可以用于对张量进行重新排列操作。它可以根据指定的维度顺序，对张量进行重新排列。

torch.rearrange() 函数的使用方式如下：

output_tensor = torch.rearrange(input_tensor, dims)

其中，input_tensor 是输入的张量，dims 是一个整数列表，指定了新的维度顺序。

例如，如果有一个形状为 (B, C, H, W) 的张量，你可以使用 torch.rearrange() 函数按照指定的维度顺序重新排列为 (B, H, W, C)：

output_tensor = torch.rearrange(input_tensor, [0, 2, 3, 1])

这将把原始张量的第 0 维变成新张量的第 0 维，第 2 维变成新张量的第 1 维，以此类推。

注意，torch.rearrange() 函数在 PyTorch 1.8.0 版本中被引入，如果你使用的是较早的版本，可能需要更新到最新版本才能使用该函数。

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pytorch rearrange

在PyTorch中，rearrange函数是einops库中的一个函数，用于对张量的维度进行重新变换排序或切块操作。它可以帮助我们方便地重新排列张量的维度，以满足不同的需求。使用rearrange函数时，我们需要提供一个字符串模式来指定如何重新排列张量的维度。例如，"b c h w -> b h w c"表示将输入张量的维度从(batch, channel, height, width)重新排列为(batch, height, width, channel)。这个函数在深度学习中常用于处理图像数据的维度变换。[2]