transpose 和permute在python中的区别

transpose和permute都可以用来对多维数组进行维度的变换，但是transpose只能用于二维数组的转置，而permute可以用于任意多维数组的维度交换。transpose将数组的行和列进行互换，而permute则可以将数组中的任意两个维度进行交换，不限于行和列。另外，transpose操作是在原数组上进行的，而permute会返回一个新的数组。

相关问题

python numpy permute

permute函数是numpy中的一个函数，用于对数组进行维度的重新排列。与transpose函数不同，permute函数可以同时对多个维度进行交换。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3维数组
arr = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))

# 使用permute函数对维度进行重新排列
new_arr = np.transpose(arr, (2, 0, 1))

# 输出结果
print(new_arr.shape) # (4, 2, 3)

以上代码中，我们创建了一个3维数组arr，然后使用permute函数对其维度进行重新排列，将原来的维度顺序(2, 3, 4)变为了(4, 2, 3)。最后输出新数组new_arr的形状，结果为(4, 2, 3)。

需要注意的是，permute函数需要传入一个元组来指定新的维度顺序，元组中的每个元素表示对应维度的索引。在上述示例中，我们将第一个维度索引为2，第二个维度索引为0，第三个维度索引为1，即将原来的第一个维度变成了新数组的第三个维度，第二个维度变成了新数组的第一个维度，第三个维度变成了新数组的第二个维度。

这就是numpy中permute函数的用法，它可以方便地对数组进行维度的重新排列。

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)