torch.permute()用法
时间: 2024-05-20 14:16:20 浏览: 7
torch.permute()是一个PyTorch中的函数,它用于重排张量的维度。具体来说,它可以通过交换维度的位置来创建张量的转置、翻转等。
例如,如果你有一个形状为(2, 3, 4)的张量,你可以使用torch.permute(2, 0, 1)来将它转换为形状为(4, 2, 3)的张量,其中第一个维度变成了最后一个,而剩余的维度位置发生了变化。
当然,torch.permute()还有许多其他的使用方式,可以根据具体的需求来进行调整。
相关问题
torch.transpose()与 torch.permute()例程
torch.transpose() 和 torch.permute() 都是 PyTorch 中用于转置张量的函数,但它们的用法略有不同。
torch.transpose() 用于交换张量的两个维度。例如,如果原始张量的形状为 (2,3,4),则可以使用 torch.transpose() 将其转置为 (2,4,3):
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape) # 输出 (2, 3, 4)
# 转置 x 的后两个维度
y = torch.transpose(x, 1, 2)
print(y.shape) # 输出 (2, 4, 3)
```
注意,torch.transpose() 只能交换两个维度,并且这两个维度的长度必须相同。
torch.permute() 则可以任意交换张量的维度。例如,可以使用 torch.permute() 将形状为 (2,3,4) 的张量转置为 (3,2,4):
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape) # 输出 (2, 3, 4)
# 使用 permute() 交换 x 的第一和第二个维度
y = x.permute(1, 0, 2)
print(y.shape) # 输出 (3, 2, 4)
```
需要注意的是,torch.permute() 操作会返回一个新的张量,而不是直接修改原始张量。如果需要在原始张量上进行操作,则需要使用 in-place 操作符“_”:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape) # 输出 (2, 3, 4)
# 使用 in-place 操作符交换 x 的前两个维度
x.permute_(1, 0, 2)
print(x.shape) # 输出 (3, 2, 4)
```
修改image1 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image1.astype(np.uint8))).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device) image2 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray( image2.astype(np.uint8)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device) image3 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image3.astype(np.uint8))). permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)报AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'astype'
这个错误是因为在将numpy数组转换为PyTorch张量时,您使用了一个Tensor对象而不是一个numpy数组。Tensor对象没有astype()方法,因此会出现这个错误。要解决这个问题,您需要确保您的输入是numpy数组,而不是Tensor对象。您可以使用.detach().cpu().numpy()方法将Tensor对象转换回numpy数组,或者在转换为张量之前确保您的输入是numpy数组。例如,您可以这样修改代码:
image1 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image1)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)
image2 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image2)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)
image3 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image3)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)
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