Python – Pytorch permute() 方法

permute() 是 PyTorch 中的一种方法，可用于重新排列 tensor 的维度。您可以使用此方法来更改 tensor 的形状，以便与您的模型或任务匹配。

语法

torch.permute(*dims)

参数

• dims (int...) - 转换后的维度序列。 更改后的尺寸必须与原始尺寸匹配。

用法

以下是使用 PyTorch permute() 方法的示例：

import torch

# 创建一个2 x 3 x 4的随机张量
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 使用permute重排张量维度
y = x.permute(1, 2, 0)

# 打印张量形状
print(f"original tensor shape: {x.shape}")
print(f"permuted tensor shape: {y.shape}")

上面的代码将创建一个大小为 2 x 3 x 4 的随机张量 x，并使用 permute() 方法将其重新排列为大小为3 x 4 x 2的张量 y。结果将打印出张量形状。

注意事项

• 使用 permute() 方法重新排列张量维度时，要确保更改后的尺寸必须与原始尺寸匹配。
• permute() 方法返回一个新的 tensor，而不是修改原始 tensor。

结论

PyTorch permute() 方法提供了一种更改 tensor 形状的灵活方法，可用于与模型或任务需求的匹配。无论您是初学者还是熟练的 PyTorch 开发人员，permute() 方法都是您使用的强大工具之一。