PyTorch中permute的用法详解

permute(dims)

将tensor的维度换位。

参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。

例：

import torch
import numpy as np
a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
unpermuted=torch.tensor(a)
print(unpermuted.size()) # ——> torch.Size([1, 2, 3])
permuted=unpermuted.permute(2,0,1)
print(permuted.size()) # ——> torch.Size([3, 1, 2])

再比如图片img的size比如是（28，28，3）就可以利用img.permute(2,0,1)得到一个size为（3，28，28）的tensor。

利用这个函数permute（1，3，2）可以把Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 转换成

tensor([[[1., 4.],
[2., 5.],
[3., 6.]]])

如果使用view（1,3,2），可以得到

tensor([[[1., 2.],
[3., 4.],
[5., 6.]]])

以上这篇PyTorch中permute的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40231500/article/details/90606872