torch rearrange

在 PyTorch 中，torch.rearrange() 函数可以用于对张量进行重新排列操作。它可以根据指定的维度顺序，对张量进行重新排列。

torch.rearrange() 函数的使用方式如下：

output_tensor = torch.rearrange(input_tensor, dims)

其中，input_tensor 是输入的张量，dims 是一个整数列表，指定了新的维度顺序。

例如，如果有一个形状为 (B, C, H, W) 的张量，你可以使用 torch.rearrange() 函数按照指定的维度顺序重新排列为 (B, H, W, C)：

output_tensor = torch.rearrange(input_tensor, [0, 2, 3, 1])

这将把原始张量的第 0 维变成新张量的第 0 维，第 2 维变成新张量的第 1 维，以此类推。

注意，torch.rearrange() 函数在 PyTorch 1.8.0 版本中被引入，如果你使用的是较早的版本，可能需要更新到最新版本才能使用该函数。

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相关问题

要使用torch库里的rearrange函数需要导入什么库

要使用PyTorch库中的`rearrange`函数，您需要导入`torch`库，因为该函数是`torch`库中的一个方法。以下是导入`torch`库的示例代码：

import torch

请注意，`rearrange`函数是在PyTorch 1.8版本中引入的，如果您的PyTorch版本过低，可能无法使用该函数。如果您的版本低于1.8，您需要先升级PyTorch，可以使用以下命令：

pip install torch --upgrade

优化 import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F

要优化这段代码，可以采取以下几个步骤：

1. 删除重复的导入语句，只保留一份即可。
2. 将相同模块的导入语句合并在一起，以提高代码的可读性。

下面是优化后的代码：

import math
from inspect import isfunction
from functools import partial

import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm.auto import tqdm
from einops import rearrange

import torch
import torch.nn.functional as F

请注意，我已经假设您的代码中没有其他重要的部分，只有这些导入语句。如果还有其他需要优化的代码，请提供更多细节。