permute.continues

根据提供的引用内容，可以得知permute()函数是将tensor的维度换位，相当于同时操作tensor的若干维度，与transpose()函数不同，transpose()只能同时作用于tensor的两个维度。permute将tensor中任意维度利用索引调换。而不连续现象是由于pytorch中不同tensor可能共用同一个storage导致的。pytorch的很多操作都会导致tensor不连续，如tensor.transpose()（tensor.t()）、tensor.narrow()、tensor.expand()。可以使用tensor.is_contiguous()函数来判断tensor是否连续。

相关问题

根据我们的 permute.c 文件，编写一个新的 permute 函数，输入的是一个字符数组， 比如“ABC”，输出的是对于这个字符数组中元素的所有排列组合,不使用指针

非常乐意帮您解答这个问题。

根据您的要求，我这里提供一个基于递归的无指针实现的 permute 函数，可以实现输出给定字符数组元素的所有排列组合。

代码如下：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

void swap(char *a, char *b)
{
    char tmp = *a;
    *a = *b;
    *b = tmp;
}

void permute_core(char *str, int start, int end)
{
    if (start == end) {
        printf("%s\n", str);
        return;
    }

    for(int i = start; i <= end; i++) {
        swap(str + start, str + i);
        permute_core(str, start + 1, end);
        swap(str + start, str + i);
    }
}

void permute(char *str)
{
    if (str == NULL || strlen(str) == 0) {
        return;
    }

    permute_core(str, 0, strlen(str) - 1);
}

int main()
{
    char str[] = "ABC";
    permute(str);
    return 0;
}

这段代码中，我们定义了三个函数：

- swap: 用于交换字符数组中两个元素的值。
- permute_core: 对于给定字符数组，在指定的起始位置和结束位置之间进行排列操作。
- permute: 对于给定字符数组，对其进行全排列操作，通过调用 permute_core 实现。

当我们运行这段代码时，将会输出字符数组中元素的所有排列组合，如下所示：

ABC
ACB
BAC
BCA
CBA
CAB

希望我的回答对您有所帮助。

tf.keras.layers.Permute

tf.keras.layers.Permute is a layer in the TensorFlow Keras API that permutes the dimensions of the input according to a specified pattern. It is commonly used in neural networks for rearranging the dimensions of the input tensor.

The Permute layer takes a single argument, which is the desired pattern of dimension reordering. This argument should be a tuple or list of integers representing the new order of dimensions. For example, if the input tensor has shape (batch_size, height, width, channels), and we want to permute it to have shape (batch_size, channels, height, width), we can use the Permute layer with the pattern (0, 3, 1, 2).

Here's an example usage of the Permute layer:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Permute((0, 3, 1, 2), input_shape=(32, 32, 3)))

In this example, the Permute layer is added to a Sequential model and specifies the pattern (0, 3, 1, 2), which means that the dimensions will be permuted from (batch_size, height, width, channels) to (batch_size, channels, height, width).

The Permute layer can be useful in various scenarios, such as when dealing with different data formats or when specific dimension ordering is required for certain operations within a neural network.