torch 交换维度
时间: 2023-07-19 10:09:54 浏览: 37
在 PyTorch 中,可以使用 `permute()` 方法来交换张量的维度。例如,如果有一个形状为 `(3, 4, 5)` 的张量 `x`,可以使用以下代码来将其第一维和第二维交换:
```
x = x.permute(1, 0, 2)
```
这将返回一个新的张量,其形状为 `(4, 3, 5)`,其中第一维和第二维已经被交换了。注意,在 `permute()` 方法中指定的数字序列表示新张量的维度顺序,因此在上述示例中,第一维被交换到了第二维的位置,第二维被交换到了第一维的位置。
相关问题
torch transpose
torch.transpose函数用于交换张量的维度。
语法如下:
```python
torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor
```
参数说明:
- `input`:输入张量。
- `dim0`:第一个维度的索引。
- `dim1`:第二个维度的索引。
返回值:
返回一个新的张量,该张量为交换了指定维度的副本。
示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.transpose(x, 0, 1)
print(x)
print(y)
```
输出结果:
```
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
tensor([[1, 3],
[2, 4]])
```
在上面的示例中,我们将输入张量 `x` 的维度0和维度1进行了交换,得到了新的张量 `y`。
torch tensor对调
要交换张量的维度顺序,可以使用PyTorch中的`permute`方法。下面是一个示例,展示如何对调张量的维度:
```python
import torch
# 创建一个形状为(3, 4, 5)的张量
tensor = torch.randn(3, 4, 5)
# 使用permute交换维度顺序,对调第1维和第2维
transposed_tensor = tensor.permute(1, 0, 2)
print(transposed_tensor.shape) # 输出: torch.Size([4, 3, 5])
```
在上述示例中,我们创建了一个形状为(3, 4, 5)的张量,并使用`permute`方法将第1维和第2维进行了对调。最终,`transposed_tensor`的形状为(4, 3, 5)。