pytorch的permute和transpose
时间: 2023-04-17 14:01:58 浏览: 81
PyTorch中的permute和transpose都是用于改变张量维度顺序的函数。
permute函数可以通过指定维度的顺序来重新排列张量的维度,例如将一个形状为(3,4,5)的张量的维度顺序从(,1,2)变为(2,,1),可以使用以下代码:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.permute(2, , 1)
print(y.shape) # 输出(5, 3, 4)
```
transpose函数则是通过交换张量的维度来改变维度顺序,例如将一个形状为(3,4,5)的张量的维度顺序从(,1,2)变为(2,1,),可以使用以下代码:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.transpose(, 2).transpose(1, 2)
print(y.shape) # 输出(5, 4, 3)
```
需要注意的是,transpose函数只能交换两个维度,如果需要交换多个维度,需要多次调用transpose函数。而permute函数可以一次性指定所有维度的顺序。
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python 用pytorch中的函数替代cv2.read和cv2.resize,并写出pytorch中可以替代transpose()的方法及详细用法
在PyTorch中,可以使用torchvision库中的函数来读取和调整图像大小,而不使用OpenCV。以下是使用torchvision库读取和调整图像大小的示例代码:
```python
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import torch
# 定义图像变换
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((800, 800)), transforms.ToTensor()])
# 读取图像
image = Image.open('example.jpg')
# 调整图像大小并转换为Tensor
tensor_image = transform(image)
```
在此示例中,我们首先定义了一个图像变换transform,该变换将图像大小调整为(800, 800),并将图像转换为Tensor。然后,我们使用Image.open()函数读取图像,并将其传递给transform函数,将其转换为Tensor。
要替代transpose()函数,可以使用PyTorch中的permute()函数。permute()函数可以重新排列Tensor的维度,以达到类似transpose()函数的效果。以下是使用permute()函数替代transpose()函数的示例代码:
```python
# 使用permute()函数替代transpose()函数
tensor_image = tensor_image.permute(1, 2, 0)
```
在此示例中,我们使用permute()函数将tensor_image的维度从(c, h, w)转换为(h, w, c),达到类似transpose()函数的效果。
pytorch维度调换
要调换 PyTorch 张量的维度,你可以使用 `permute` 或 `transpose` 方法。这两种方法都可以用来重新排列张量的维度。
例如,假设你有一个形状为 `(3, 4, 5)` 的张量 `x`,你想要将它的维度调换为 `(4, 5, 3)`。你可以使用 `permute` 方法来实现:
```python
x_permuted = x.permute(1, 2, 0)
```
这里的参数 `(1, 2, 0)` 指定了新的维度顺序,即第一个维度变为原来的第二个维度,第二个维度变为原来的第三个维度,第三个维度变为原来的第一个维度。
另一种方法是使用 `transpose` 方法:
```python
x_transposed = x.transpose(0, 1).transpose(1, 2)
```
这里的参数 `(0, 1)` 和 `(1, 2)` 指定了两次转置操作,分别将第一个和第二个维度进行调换。
无论是使用 `permute` 还是 `transpose`,它们都不会改变张量的数据,只是重新排列了维度。