``` out = out.permute(0, 2, 3, 1) ```
时间: 2024-06-14 18:01:27 浏览: 7
这行代码使用了PyTorch的permute函数,对输入的张量进行维度重排。具体来说,这里将输入张量out的维度0、2、3、1进行了重排。
- 维度0:batch size,表示一个batch中包含的样本数量。
- 维度1:channel,表示图像的通道数。
- 维度2、3:height和width,表示图像的尺寸。
将维度0、2、3、1进行重排之后,out张量的维度变成了原来的维度顺序的变体,即[batch size, height, width, channel]。这种维度顺序在某些操作中比较常用,例如卷积操作中的输入格式就是这样的。
相关问题
out=img1.permute(2,0,1)
这行代码是将一个三维的张量img1的维度进行变换,使得原来的第一维度(通道数)变成了新的第二个维度,原来的第二个维度(高度)变成了新的第三个维度,原来的第三个维度(宽度)变成了新的第一个维度。这样做的目的通常是将图像的通道维度放到最前面,以方便进行后续的处理。这里的permute函数是PyTorch中的函数,用于对张量的维度进行变换。
out = out.permute(1, 0, 2)
这段代码是将PyTorch张量的维度进行转换,具体来说就是将第1维和第2维的位置交换,即将(batch_size, sequence_length, hidden_size)的张量转换为(sequence_length, batch_size, hidden_size)的张量。这个操作通常用在RNN或Transformer等序列模型中,以适应输入格式。
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