pytorch调换维度

以下是两种PyTorch调换维度的方法：

1.使用permute()函数进行维度交换

import torch

a = torch.rand(4, 3, 28, 32)
b = a.permute(0, 2, 3, 1) # 将第0维和第2维、第3维和第1维交换
print(b.shape) # 输出：torch.Size([4, 28, 32, 3])

2.使用transpose()函数进行维度交换

import torch

a = torch.tensor([1.2, 2.3])
b = a.transpose(0, 0) # 将第0维和第0维交换
print(b.shape) # 输出：torch.Size([2])

相关问题

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：

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：

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。

pytorch 增加维度

在PyTorch中，可以使用torch.unsqueeze()函数来增加张量的维度。例如，如果我们有一个张量a的形状为\[3, 5, 7\]，我们想要在首部增加一个维度，变成\[1, 3, 5, 7\]，可以使用torch.unsqueeze(a, 0)来实现。这将在第0维度上增加一个维度。结果的形状将变为\[1, 3, 5, 7\]。\[1\]

另外，还可以使用torch.reshape()函数来改变张量的形状。例如，如果我们有一个形状为\[2, 3\]的张量a，我们可以使用torch.reshape(a, (1, 2, 3))将其形状改变为\[1, 2, 3\]。这将在不改变张量元素顺序的情况下改变张量的形状。\[3\]

总结起来，要在PyTorch中增加维度，可以使用torch.unsqueeze()函数或torch.reshape()函数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch使用None索引进行维度扩展](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127845741)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复）](https://blog.csdn.net/Cretheego/article/details/128729649)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]