多输出时permute的使用方法
时间: 2024-05-10 20:14:41 浏览: 5
在 PyTorch 中,可以使用 `permute` 函数来改变 Tensor 的维度顺序。假设有一个形状为 `(batch_size, num_steps, hidden_size)` 的 Tensor,我们想要交换它的第一维和第二维,也就是把 `num_steps` 放在第一维,把 `batch_size` 放在第二维,可以这样写:
```python
import torch
x = torch.randn(batch_size, num_steps, hidden_size)
x_permuted = x.permute(1, 0, 2)
```
`permute` 函数的参数是一个整数元组,表示新的维度顺序。在上面的例子中,`(1, 0, 2)` 表示把原来的第一维变成新 Tensor 的第二维,把原来的第二维变成新 Tensor 的第一维,原来的第三维不变。
在多输出时使用 `permute` 也是类似的。假设有一个返回两个 Tensor 的函数,它们的形状分别为 `(batch_size, num_steps, hidden_size)` 和 `(batch_size, hidden_size)`,我们想要把它们的第一维和第二维交换一下,可以这样写:
```python
import torch
def my_function(x, y):
# 这里假设 x 和 y 都是形状为 (batch_size, num_steps, hidden_size) 的 Tensor
# ...
return x, y
x, y = my_function(input_x, input_y)
x_permuted = x.permute(1, 0, 2)
y_permuted = y.unsqueeze(0).repeat(num_steps, 1, 1)
```
这里使用了 `unsqueeze` 和 `repeat` 函数来扩展 `y` 的维度,使得它的形状变成 `(num_steps, batch_size, hidden_size)`,然后再和 `x_permuted` 进行拼接。这样就得到了两个形状为 `(num_steps, batch_size, hidden_size)` 的 Tensor,它们的第一维和第二维已经交换了。