x.permute(0, 3, 1, 2)
时间: 2023-04-22 11:05:26 浏览: 458
x.permute(0, 3, 1, 2) 表示对张量 x 进行维度重排,将原来的第 1 维移动到第 3 维,将原来的第 2 维移动到第 4 维,将原来的第 3 维移动到第 2 维,将原来的第 4 维移动到第 1 维。
相关问题
x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
`x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()`是对张量x进行维度变换和内存连续化操作的代码。
`permute()`函数用于对张量的维度进行重新排列,参数中的数字表示新的维度顺序。在这里,`(0, 2, 1, 3)`表示将原始张量x的维度顺序变为第0维、第2维、第1维、第3维。这个操作可以用来改变张量的维度顺序,使得数据在不同维度之间进行转置或重新排列。
`contiguous()`函数用于使张量在内存中变为连续存储的形式。在PyTorch中,有些操作只能在连续存储的张量上进行,因此如果需要对张量进行一些操作之前,需要先使用`contiguous()`函数将其转换为连续存储形式。
综合起来,`x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()`的作用是将张量x的维度顺序变为`(0, 2, 1, 3)`,并将其转换为内存连续存储形式。
x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()
这段代码是用于实现卷积神经网络中的批量归一化操作。首先,将输入张量x的维度进行调整,使得通道维度(C)在最后一个维度上。然后,对调整后的张量x进行乘法运算,乘以批量归一化层的权重(Weight_BN)。最后,再将张量x的维度调整回来,使得通道维度(C)重新回到第二个维度上。这三个步骤的目的是为了对输入张量x进行批量归一化,从而提升卷积神经网络的性能。