input.permute(0, 2, 3, 1)
时间: 2023-10-07 08:14:45 浏览: 36
这是一个 PyTorch 中的函数,用于将多维数组的维度按照指定的顺序重新排列。参数 `(0, 2, 3, 1)` 意味着将第 0 维作为新数组的第 0 维,将第 2 维作为新数组的第 1 维,将第 3 维作为新数组的第 2 维,将第 1 维作为新数组的第 3 维。换句话说,这个函数的作用是将输入数组的第 1 维和第 2 维交换,并将第 3 维放到最后。
相关问题
paddle 2.2.2提示 in_data = input.permute(0, 3, 1, 2).to(device) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'permute'
这个错误提示说 Tensor 对象没有 `permute` 属性,通常是因为你使用的版本太旧了,或者你使用的不是 Tensor 对象。在 PaddlePaddle 2.x 版本中,`permute` 方法已经被重命名为 `transpose`。你可以将 `permute` 方法替换为 `transpose` 方法,例如将
```python
in_data = input.permute(0, 3, 1, 2).to(device)
```
替换为
```python
in_data = input.transpose([0, 3, 1, 2]).to(device)
```
注意,`transpose` 方法中传入的参数是一个列表,而不是多个参数。如果你使用的不是 Tensor 对象,那么请检查一下输入的对象类型是否正确。
如何改正下面的代码报错: in_data = input.permute(0, 3, 1, 2).to(device) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'permute'
这个错误表示你尝试在一个 `Tensor` 对象上调用 `permute` 方法,但这个方法不适用于 `Tensor` 对象,只适用于 PyTorch 中的 `Variable` 对象。
要解决这个问题,可以将 `input` 转换为 `Variable` 对象。具体的方法如下:
```python
from torch.autograd import Variable
input = Variable(input, requires_grad=True)
in_data = input.permute(0, 3, 1, 2).to(device)
```
在这里,我们使用 `Variable` 函数将 `input` 转换为 `Variable` 对象,并将其设置为需要梯度计算。然后,我们可以在 `Variable` 对象上调用 `permute` 方法,得到一个具有相同数据但维度顺序不同的 `Variable` 对象。最后,我们使用 `to` 方法将 `Variable` 对象转换为所需的设备类型。