ffted.permute(0, 1, 4, 2, 3).contiguous()
时间: 2024-06-04 17:08:30 浏览: 14
这行代码的作用是将一个5维的张量进行维度重排,新的维度顺序为0, 1, 4, 2, 3。其中:
- `ffted`:表示需要进行操作的张量。
- `.permute(0, 1, 4, 2, 3)`:表示按照给定顺序重新排列维度。具体来说,0表示第一维,1表示第二维,4表示第五维,2表示第三维,3表示第四维。因此,这行代码的意思是将 `ffted` 张量的第一维、第二维、第五维、第三维、第四维按照给定顺序重新排列。
- `.contiguous()`:表示让张量变为连续的内存块,以便后续的计算。如果张量已经是连续的,则不会进行任何操作。
总之,这行代码的作用是将一个5维的张量按照给定顺序进行维度重排,并将其变为连续的内存块。
相关问题
ffted = ffted.view((batch, -1, 2,) + ffted.size()[2:]).permute( 0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
这行代码的作用是将一个在频域上进行傅里叶变换后的张量进行形状重塑。具体来说,它先通过 `view` 方法将张量的第二个维度重塑为两个维度,将实部和虚部分别放在最后两个维度上,然后通过 `permute` 方法交换张量的最后两个维度的顺序。最后,通过 `contiguous` 方法将张量变成在内存中连续存储的形式,以便后续的操作。整个过程可以看作是将张量从频域转换为时域,并改变了张量的形状。
x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
`x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()`是对张量x进行维度变换和内存连续化操作的代码。
`permute()`函数用于对张量的维度进行重新排列,参数中的数字表示新的维度顺序。在这里,`(0, 2, 1, 3)`表示将原始张量x的维度顺序变为第0维、第2维、第1维、第3维。这个操作可以用来改变张量的维度顺序,使得数据在不同维度之间进行转置或重新排列。
`contiguous()`函数用于使张量在内存中变为连续存储的形式。在PyTorch中,有些操作只能在连续存储的张量上进行,因此如果需要对张量进行一些操作之前,需要先使用`contiguous()`函数将其转换为连续存储形式。
综合起来,`x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()`的作用是将张量x的维度顺序变为`(0, 2, 1, 3)`,并将其转换为内存连续存储形式。