怎么检查调用 permute 函数时的维度参数是否正确

在调用 permute 函数时，可以使用 assert 语句来检查维度参数是否正确。比如，如果原始张量的形状为 (3, 4, 5)，现在需要交换第一维和第二维，可以这样调用 permute 函数：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.permute(1, 0, 2)  # 交换第一维和第二维

assert y.shape == (4, 3, 5), "维度参数不正确"

在上面的代码中，使用了 assert 语句来检查 y 的形状是否与期望的形状 (4, 3, 5) 相同。如果不相同，将会触发 AssertionError，提示维度参数不正确。这样可以帮助我们在调试时快速发现问题。

相关问题

pytorch的permute和transpose

PyTorch中的permute和transpose都是用于改变张量维度顺序的函数。

permute函数可以通过指定维度的顺序来重新排列张量的维度，例如将一个形状为(3,4,5)的张量的维度顺序从(,1,2)变为(2,,1)，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.permute(2, , 1)
print(y.shape)  # 输出(5, 3, 4)

transpose函数则是通过交换张量的维度来改变维度顺序，例如将一个形状为(3,4,5)的张量的维度顺序从(,1,2)变为(2,1,)，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.transpose(, 2).transpose(1, 2)
print(y.shape)  # 输出(5, 4, 3)

需要注意的是，transpose函数只能交换两个维度，如果需要交换多个维度，需要多次调用transpose函数。而permute函数可以一次性指定所有维度的顺序。

number of dims don't match in permute

这个错误通常是由于在调用 `permute` 函数时维度不匹配引起的。`permute` 函数用于重新排列张量的维度，需要指定一个新维度的顺序。如果新的维度顺序与原始张量的维度顺序不匹配，就会出现这个错误。

要解决这个问题，可以检查调用 `permute` 函数时的维度参数是否正确。确保新的维度顺序与原始张量的维度顺序匹配。也可以尝试使用 `transpose` 函数代替 `permute` 函数进行维度重排，因为 `transpose` 函数更容易使用并且不容易出错。