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reshape和permute

时间: 2023-08-30 19:08:45 浏览: 128

sarr：行人阵列拆分器：SARR 将 2D 阵列拆分为 3D 相邻子阵列-matlab开发

SARR 将二维数组拆分为相邻的子数组在 COL -> ROW 顺序。子阵列收集在 3D 阵列中大小 [SR,SC,SP]，这有利于块处理。引擎专门使用 RESHAPE 和 PERMUTE 以保持较低的内存要求。如果子数组的大小，SARR 以错误结束不适合数组的大小。看> 帮助萨尔寻求帮助和这个不言自明的片段的例子

reshape和permute是在处理多维数组时常用的操作。 reshape可以将一个数组重新调整为指定的形状。可以将原数组按行或按列展开，然后按照新的形状重新排列元素。例如，对于一个二维数组a，使用a.reshape(m, n)，可以将数组的形状调整为m行n列的矩阵。reshape的作用相当于将数组的维度进行重新排列。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pytorch笔记：操作维度的permute、reshape/view、eniops](https://blog.csdn.net/xieocean/article/details/128478752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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基于PyTorch的permute和reshape/view的区别介绍

x = self.x_layer_norm(x.reshape(B,C,-1).permute(0,2,1)).permute(0,2,1).reshape(B,C,H,W)

x = x.reshape(-1, 126, 130).permute(0, 2, 1)

#4、对于一个形状为(1,28,28,3)的图像数据，尝试使用reshape()、unsqueeze()、squeeze()、transpose()和permute()，将其变为(28,28,3)、(3,28,28)、(28,28)等不同形状请用代码实现

train_data = single(permute(reshape(train.data',32,32,3,[]),[2 1 3 4]));

spec.permute(0, 2, 1, 3).reshape(spec.size(dim=0), -1, 514)

train_data = single(permute(reshape(train.data',32,32,3,[]),[2 1 3 4]));什么意思

错误使用 ' TRANSPOSE 不支持 N 维数组。请使用 PAGETRANSPOSE/PAGECTRANSPOSE 转置页，或使用 PERMUTE 重新排列 N 维数组的维度。 出错 untitled (第 16 行) X_train_reshape = reshape(X_train', [10, 30, size(X_train, 1)/30]);

from keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Reshape, Dense, multiply, Permute,GlobalMaxPooling2D,Add,Activation,Lambda,Concatenate,Conv2D 是否正确

out = out.reshape(B, length // period, period,#24//24 N).permute(0, 3, 1, 2).contiguous()

x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], x.shape[2] * x.shape[3]).permute(2, 0, 1)

python numpy permute

b, n, h, w = x.data.size() b_n = b * n // 2 y = x2.reshape(b_n, 2, h * w) y = y.permute(1, 0, 2) y = y.reshape(2, -1, n // 2, h, w) return torch.cat((y[0], y[1]), 1)

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