x.permute(0, 2, 1)
时间: 2024-05-27 07:14:16 浏览: 18
This is a PyTorch function which permutes the dimensions of a tensor.
Assuming that x is a PyTorch tensor with shape (batch_size, num_channels, height, width), x.permute(0, 2, 1) will return a new tensor with shape (batch_size, height, num_channels, width), where the second and third dimensions have been swapped.
This function can be useful when preparing data for certain types of neural network models, such as convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs), where the ordering of dimensions is important for the correct operation of the model.
相关问题
x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()
这行代码的作用是将张量x的维度顺序进行调整,并将结果存储在一个新的张量中。具体来说,x.permute(0, 2, 3, 1)将x的维度从(0, 1, 2)变为(0, 2, 3, 1),即将原来的第3维移动到了最后。而.contiguous()则是为了保证新的张量在内存中是连续存储的,这样可以提高后续计算的效率。
举个例子,假设x的shape为(2, 3, 4, 5),那么x.permute(0, 2, 3, 1)的结果的shape为(2, 4, 5, 3),即将原来的第3维移动到了最后。而如果不加.contiguous(),则新的张量在内存中可能不是连续存储的,这会影响后续计算的效率。
```python
import torch
# 创建一个4维张量
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)
# 调整维度顺序,并保证连续存储
y = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()
print(x.shape) # 输出:torch.Size([2, 3, 4, 5])
print(y.shape) # 输出:torch.Size([2, 4, 5, 3])
```
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。
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