pytorch中转置
时间: 2023-08-20 08:12:08 浏览: 38
回答: 在PyTorch中,可以使用`torch.transpose()`函数来进行张量的转置操作。转置操作可以改变张量的维度顺序。根据提供的引用内容,我们可以看到转置操作前后的张量大小。例如,引用\[1\]中的输出`torch.Size(\[1, 2, 3\]) torch.Size(\[2, 1, 3\])`表示转置前的张量大小为`(1, 2, 3)`,转置后的张量大小为`(2, 1, 3)`。同样地,引用\[2\]和\[3\]中的输出也展示了转置操作前后的张量大小。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch中的转置卷积详解——全网最细](https://blog.csdn.net/w55100/article/details/106467776)[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_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
pytorch 向量转置
在PyTorch中,可以使用`.t()`方法来实现向量的转置操作。`.t()`方法可以应用于张量(包括向量)和矩阵,将其转置为相应的形状。
下面是一个示例代码,展示了如何使用`.t()`方法来实现向量的转置:
```python
import torch
# 创建一个向量
vector = torch.tensor([1, 2, 3])
# 使用 .t() 方法进行转置
transposed_vector = vector.t()
print("原始向量:", vector)
print("转置后的向量:", transposed_vector)
```
输出结果为:
```
原始向量: tensor([1, 2, 3])
转置后的向量: tensor([1, 2, 3])
```
请注意,由于向量本身就是一维的,因此转置操作不会改变向量的形状。在这个示例中,转置后的向量与原始向量相同。
pytorch张量转置
pyrch中可以使用`rch.Tensor.()`方法对张量进行转置操作,该方法不会改变原始张量,而是返回一个新的转置张量。例如,对于一个2x3的张量,可以使用以下代码进行转置操作:\```pyth\impor torch\n\x = torch.r(2, 3)\y = x.()\pri(y)\```\输出结果为:\```\sor([[-.1745, -.0327],\ [ .1869, -.0456],\ [-.1284, -.1045]])\```\其中,原始张量`x`的形状为2x3,转置后的张量`y`的形状为3x2。\n\另外,如果需要对张量的维度进行重新排列,可以使用`rch.Tensor.permu(*ims)`方法。该方法接受一个可变参数`*ims`,用于指定新的维度顺序。例如,对于一个3x4x5的张量,可以使用以下代码进行维度重排操作:\```pyth\impor torch\n\x = torch.r(3, 4, 5)\y = x.permu(1, 2, )\pri(y.shap)\```\输出结果为:\```\rch.Siz([4, 5, 3])\```\其中,原始张量`x`的形状为3x4x5,维度重排后的张量`y`的形状为4x5x3。\n\