permute(Tp(:, jjj, :, :, :), [4, 1, 2, 3])什么意思
时间: 2023-10-12 12:05:23 浏览: 38
permute(Tp(:, jjj, :, :, :), [4, 1, 2, 3]) 的作用是对 Tp 进行重排,将 Tp 从一个五维数组变成一个四维数组。
具体来说,Tp 是一个大小为 [nd, ts, jx, jy, nj] 的五维数组,表示不同点、不同时间、不同点的温度分布。而 permute 函数将 Tp 在第一个维度上取全部索引,然后在第二到第五个维度上取 jjj 这个索引,得到一个大小为 [nj, nd, jx, jy] 的四维数组。
这个四维数组表示的是在不同点、jjj 时刻的温度分布。然后,这个四维数组会在后续的计算中和 q_delta 相乘,得到一个大小为 [nj, nd, jx, jy] 的四维数组,表示在 jjj 时刻、不同点对温度的影响。
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解释 - Permute: {}
Permute是一种数据处理技术,通常用于深度学习中的卷积神经网络(CNN)中。它可以对张量(Tensor)进行维度变换,以适应不同的输入和输出维度要求。
具体来说,Permute会对输入的张量进行维度变换,将其中的某些维度进行调换,使得输出的张量符合所需的维度要求。例如,在图像分类任务中,输入的张量通常是(batch_size, channels, height, width)的形式,而输出的张量通常是(batch_size, num_classes),这时可以使用Permute来进行维度变换。
需要注意的是,Permute是一种非常高效的操作,它只是简单地对张量的维度进行调换,不会对张量的数值进行任何改变。同时,Permute的使用应该根据具体的任务和模型进行调整,以保证输入和输出的维度要求符合模型的要求。
解释- Permute: {}
Permute是一种数据处理技术,通常用于深度学习中的卷积神经网络(CNN)中。它可以对张量(Tensor)进行维度变换,以适应不同的输入和输出维度要求。
具体来说,Permute会对输入的张量进行维度变换,将其中的某些维度进行调换,使得输出的张量符合所需的维度要求。例如,在图像分类任务中,输入的张量通常是(batch_size, channels, height, width)的形式,而输出的张量通常是(batch_size, num_classes),这时可以使用Permute来进行维度变换。
需要注意的是,Permute是一种非常高效的操作,它只是简单地对张量的维度进行调换,不会对张量的数值进行任何改变。同时,Permute的使用应该根据具体的任务和模型进行调整,以保证输入和输出的维度要求符合模型的要求。