PyTorch中permute的基本用法示例
作者：York1996 发布时间：2022-04-22 01:14:01
标签：pytorch,permute,函数
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（0，2，1）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，可以得到
tensor([[[1., 2.],
[3., 4.],
[5., 6.]]])
关于view的用法：参见PyTorch中view的用法
附：permute(多维数组,[维数的组合])
比如:
a=rand(2,3,4); ％这是一个三维数组，各维的长度分别为：2，3，4
％现在交换第一维和第二维：
permute(A,[2,1,3]) ％变成3*2*4的矩阵
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])
tensor([[[1., 4.],
[2., 5.],
[3., 6.]]])
permuted=unpermuted.permute(2,0,1)
print(permuted.size()) # ——> torch.Size([3, 1, 2])
tensor([[[1., 2.],
[3., 4.],
[5., 6.]]])
来源：https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81876886
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