torch.transpose（）与 torch.permute()区别

torch.transpose() 和 torch.permute() 都是 PyTorch 中的张量操作函数，用于改变张量的形状和维度顺序，但它们有一些区别。

torch.transpose() 是对张量进行转置操作，可以交换张量的两个维度，比如将一个 2x3 的矩阵转置为 3x2。它可以接受两个参数，第一个参数是要转置的张量，第二个参数是一个元组，表示需要交换的两个维度的索引。例如，torch.transpose(x, (0,1)) 将张量 x 的第一维和第二维交换。

torch.permute() 则是对张量进行轴变换操作，可以通过任意顺序对张量的维度进行重新排列。它可以接受一个参数，即一个维度索引的元组，表示需要对哪些维度进行重新排列。例如，torch.permute(x, (1,0)) 将张量 x 的第一维和第二维交换。

因此，torch.transpose() 只能交换两个维度的位置，而 torch.permute() 可以对任意维度进行重新排列。

相关问题

torch.transpose（）与 torch.permute()例程

torch.transpose() 和 torch.permute() 都是 PyTorch 中用于转置张量的函数，但它们的用法略有不同。

torch.transpose() 用于交换张量的两个维度。例如，如果原始张量的形状为 (2,3,4)，则可以使用 torch.transpose() 将其转置为 (2,4,3)：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape)  # 输出 (2, 3, 4)

# 转置 x 的后两个维度
y = torch.transpose(x, 1, 2)
print(y.shape)  # 输出 (2, 4, 3)

注意，torch.transpose() 只能交换两个维度，并且这两个维度的长度必须相同。

torch.permute() 则可以任意交换张量的维度。例如，可以使用 torch.permute() 将形状为 (2,3,4) 的张量转置为 (3,2,4)：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape)  # 输出 (2, 3, 4)

# 使用 permute() 交换 x 的第一和第二个维度
y = x.permute(1, 0, 2)
print(y.shape)  # 输出 (3, 2, 4)

需要注意的是，torch.permute() 操作会返回一个新的张量，而不是直接修改原始张量。如果需要在原始张量上进行操作，则需要使用 in-place 操作符“_”：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape)  # 输出 (2, 3, 4)

# 使用 in-place 操作符交换 x 的前两个维度
x.permute_(1, 0, 2)
print(x.shape)  # 输出 (3, 2, 4)

torch.Size([32, 256, 3])如何上采样为torch.Size([32, 256, 9])

### 回答1：
可以使用 torch.nn.functional.interpolate 函数进行上采样，具体代码如下：

import torch

x = torch.randn(32, 256, 3)
y = torch.nn.functional.interpolate(x, scale_factor=(1, 1, 3), mode='nearest')

print(y.size()) # 输出 torch.Size([32, 256, 9])

### 回答2：
要将大小为torch.Size([32, 256, 3])的张量上采样为torch.Size([32, 256, 9])，可以使用torch.nn.functional.interpolate()函数来实现。

首先，需要将尺寸为[32, 256, 3]的张量转换为[32, 3, 256]，即交换最后两个维度的顺序。可以使用torch.transpose()函数实现。

import torch

# 原始张量大小为torch.Size([32, 256, 3])
tensor = torch.randn((32, 256, 3))

# 将最后两个维度交换位置
transposed_tensor = tensor.transpose(1, 2)

然后，使用torch.nn.functional.interpolate()函数进行上采样。该函数会根据给定的目标尺寸，在最后一个维度上进行线性插值，并返回新的张量。

import torch.nn.functional as F

# 目标尺寸为torch.Size([32, 256, 9])
target_size = (9,)

# 进行上采样
upsampled_tensor = F.interpolate(transposed_tensor, size=target_size, mode='linear')

最后，再次将尺寸为[32, 3, 256]的张量转换为[32, 256, 9]的张量，即再次交换最后两个维度的顺序。

# 将最后两个维度再次交换位置
result_tensor = upsampled_tensor.transpose(1, 2)

最终，得到的result_tensor就是尺寸为torch.Size([32, 256, 9])的上采样后的张量。

### 回答3：
要将torch.Size([32, 256, 3])上采样为torch.Size([32, 256, 9]), 可以使用PyTorch中的torch.nn.functional.interpolate函数来实现。

首先，我们需要将输入的维度进行调整，使其变为4维的张量。torch.Size([32, 256, 3])可以变为torch.Size([32, 3, 256, 1])。

接下来，使用torch.nn.functional.interpolate函数对调整后的张量进行上采样。在上采样时，可以指定目标大小，默认情况下，目标大小与输入大小相同。

代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设输入的张量为input_tensor，维度为torch.Size([32, 256, 3])
input_tensor = torch.randn(32, 256, 3)

# 将输入的维度调整为4维的张量
input_tensor = input_tensor.unsqueeze(2).permute(0, 2, 1, 3)  # torch.Size([32, 3, 256, 1])

# 使用torch.nn.functional.interpolate函数进行上采样
output_tensor = F.interpolate(input_tensor, scale_factor=(1, 1, 3, 1))

# 打印上采样后的张量维度
print(output_tensor.size())  # torch.Size([32, 3, 256, 9])

使用上述代码，就可以将torch.Size([32, 256, 3])上采样为torch.Size([32, 256, 9])。