torch.permute()用法

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

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)

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ： gt_batch_list.append(gt_pack) input_batch = np.concatenate(input_batch_list, axis=0) gt_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0) in_data = torch.from_numpy(input_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda() gt_data = torch.from_numpy(gt_batch.copy()).permute(0,3,1,2).cuda()

s.cr);
}
} else {
printf("Solution not found\n");
}

free(queue);
free(visited);

import paddle
import numpy as np

gt_batch_list = []
input_batch_list = []

# 假设 input_batch_list 和 gt_batch_list 已 return 0;
}

以上是一个完整的C语言程序，可以在控制台中运行，并输出经赋值完成

gt_pack = paddle.to_tensor(gt_batch_list)
input_batch = np.concatenate(input_batch_list, axis=0)
gt解题过程。注意，由于状态空间较小，使用广度优先搜索可以找到最优解，但_batch = np.concatenate(gt_batch_list, axis=0)

in_data = paddle.to_tensor(input_batch.copy()).transpose((0, 3, 1, 2)).astype("float32")
gt_data = paddle.to_tensor(gt_batch.copy()).transpose((0, 3, 对于更大的状态空间，可能需要使用其他搜索算法或优化方法，例如A*算法或双向搜索。