tensor.transpose

时间: 2023-09-29 12:03:47 浏览: 118
tensor.transpose是TensorFlow中的一个函数，用于对张量进行转置操作。该函数的定义可以在tensorflow/python/ops/array_ops.py文件中找到。通过transpose函数，可以改变张量中各个维度的顺序。 另外，还有其他几个函数也可以用于改变张量的形状，如tensor.view()、tensor.squeeze()、tensor.unsqueeze()、tensor.resize_()和tensor.reshape()等。这些函数可以用来改变张量的维度或者形状。例如，tensor.view()可以改变张量的形状，而tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()可以压缩或扩展张量的维度，tensor.resize_()可以调整张量的大小，而tensor.reshape()可以改变张量的形状和维度。 当然，tensor.transpose()和tensor.permute()都是用于进行维度转换的方法。不同之处在于，tensor.transpose()只能交换两个维度的位置，而tensor.permute()可以同时交换多个维度的位置，可以通过多次调用transpose函数来完成permute操作。具体操作可以参考代码示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Tensorflow:转置函数 transpose的使用详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38609693/13738375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [tensor张量维度操作的汇总与对比](https://blog.csdn.net/weixin_44295653/article/details/111234752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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pytorch改变tensor维度

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具体来说，transpose函数将数组img的维度重新排列为(0, 3, 1, 2)，其中第0维表示图像的数量，第1维表示图像的通道数（RGB或灰度），第2维和第3维表示图像的高和宽。转置操作后，第0维和第1维的位置交换，使得tensor_...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch # 定义超像素池化层 class SuperpixelPooling(nn.Module): def init(self, n_segments): super(SuperpixelPooling, self).init() self.n_segments = n_segments def forward(self, x): # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(x.numpy().transpose(1, 2, 0), n_segments=self.n_segments, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 将张量 x 与超像素标记图张量 segments_tensor 进行逐元素相乘 pooled = x * segments_tensor.float() # 在超像素维度上进行最大池化 pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d((self.n_segments, 1))(pooled) # 压缩超像素维度 pooled = pooled.squeeze(3) # 返回池化后的特征图 return pooled # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).float() # 将超像素索引映射可视化 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((mark_boundaries(img_np, segments) * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 使用超像素池化层进行池化 pooling_layer = SuperpixelPooling(n_segments=60) pooled_tensor = pooling_layer(img_tensor) # 将超像素池化后的特征图可视化 plt.imshow(pooled_tensor.squeeze().numpy().transpose(1, 0), cmap='gray') plt.show() ，上述代码出现问题：segments = slic(x.numpy().transpose(1, 2, 0), n_segments=self.n_segments, compactness=10) ValueError: axes don't match array，如何修改

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img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization...

class Hypergraph(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph, self).__init__() self.adj = nn.Parameter( torch.Tensor(torch.randn([args.temporalRange, args.hyperNum, args.areaNum * args.cateNum])), requires_grad=True) self.Conv = nn.Conv3d(args.latdim, args.latdim, kernel_size=1) self.act1 = nn.LeakyReLU() def forward(self, embeds): adj = self.adj tpadj = adj.transpose(2, 1) embeds_cate = embeds.transpose(2, 3).contiguous().view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, -1) hyperEmbeds = self.act1(torch.einsum('thn,bdtn->bdth', adj, embeds_cate)) retEmbeds = self.act1(torch.einsum('tnh,bdth->bdtn', tpadj, hyperEmbeds)) retEmbeds = retEmbeds.view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, args.areaNum, args.cateNum).transpose(2, 3) return retEmbeds

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推测可能是在执行 x * segments_tensor 时，x 张量的维度 2 的大小为 512，而 segments_tensor 张量的维度 2 的大小为 3，导致两个张量在维度 2 上无法匹配。建议检查一下输入张量 x 和超像素标记图张量 segments_...
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