1 先看看官方中英文doc:
1.1 permute(dims)
3x2 array of state-space models. Each model has 2 outputs, 2 inputs, and 2 states. In the upper row, the integers are usually written in their natural order. The permutation then has the form. Where ϕ 1, ϕ 2, ϕ n are the numbers 1, 2, n, possibly in a different order. Thus, the second row of a permutation is an arrangement, ϕ 1, ϕ 2, ϕ n of the numbers 1, 2, n.
将tensor的维度换位。
参数: - __dims__ (int .*) - 换位顺序
例:
1.2 permute(*dims) → Tensor
Permute the dimensions of this tensor.
Permute 2
Parameters: *dims (int..) – The desired ordering of dimensions
Awesome screenshot 1 2. Example:
Dxo photolab 3 elite edition 3 1 2 42. 2 pytorch permute的使用
permute函数功能还是比较简单的,下面主要介绍几个细节点:
2.1 transpose与permute的异同
Tensor.permute(a,b,c,d, ..):permute函数可以对任意高维矩阵进行转置,但没有 torch.permute() 这个调用方式, 只能 Tensor.permute():
torch.transpose(Tensor, a,b):transpose只能操作2D矩阵的转置,有两种调用方式;
另:连续使用transpose也可实现permute的效果:
从以上操作中可知,permute相当于可以同时操作于tensor的若干维度,transpose只能同时作用于tensor的两个维度;
2.2 permute函数与contiguous、view函数之关联
contiguous:view只能作用在contiguous的variable上,如果在view之前调用了transpose、permute等,就需要调用contiguous()来返回一个contiguous copy;
一种可能的解释是:有些tensor并不是占用一整块内存,而是由不同的数据块组成,而tensor的view()操作依赖于内存是整块的,这时只需要执行contiguous()这个函数,把tensor变成在内存中连续分布的形式;
判断ternsor是否为contiguous,可以调用torch.Tensor.is_contiguous()函数:
另:在pytorch的最新版本0.4版本中,增加了torch.reshape(),与 numpy.reshape() 的功能类似,大致相当于 tensor.contiguous().view(),这样就省去了对tensor做view()变换前,调用contiguous()的麻烦;
Permuted Block Method
3 permute与view函数功能demo Handsfree 2 5 4 download free.
Permute(0 2 3 1).contiguous()
利用函数 permute(2,0,1) 可以把 Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 转换成:
如果使用view(1,3,2) 可以得到:
6 Permute 2
5 参考
Permute3
发布于 2019-08-09