windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contigous().view(-1, window_size, window_size, C)
时间: 2023-08-21 13:04:18 浏览: 98
这段代码是 PyTorch 中的张量操作,它将一个 6 维的张量 x 进行了多个操作,具体解释如下:
1. `permute(0, 1, 3, 2, 4, 5)`:将 x 张量的维度进行重排列,将原来的 6 维张量的维度从左到右依次编号为 0, 1, 2, 3, 4, 5,而该操作将第 3 维和第 4 维进行了交换,即将第 4 维的数据移到了第 3 维。
2. `contiguous()`:将张量转换为连续内存的形式,这一步是因为在进行 view 操作之前,需要保证张量是连续的,否则会报错。
3. `view(-1, window_size, window_size, C)`:将张量 x 重塑为一个 4 维张量,第一维的大小是自动计算得出的,具体计算方法为将 x 张量的后三维展平,然后重排为一个 4 维张量,其中第 2、3、4 维依次为 window_size、window_size 和 C。
总体来说,该操作将一个大小为 (N, H, W, D, C1, C2) 的张量 x 转换为一个大小为 (N*H*W*D, window_size, window_size, C2) 的 4 维张量,其中 window_size 和 C2 的值由用户传入。
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])
```
windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C)
这段代码是使用PyTorch对一个四维张量x进行操作,其中x的shape为(batch_size, channels, height, width)。这里使用了PyTorch的permute函数对x进行维度变换,将维度顺序变为(batch_size, channels, width, height, 1, 1)。然后使用contiguous()函数使得数据在内存中是连续的,接着使用view函数将x变形为一个三维张量,shape为(batch_size * width * height, window_size, window_size, channels),其中window_size是一个窗口的大小,C是通道数。这个操作的目的是将一张图像切分成多个窗口,每个窗口的大小为window_size * window_size * C,方便后续的处理。