Day254:Pytorch之permute函数 permutation函数python
ztj100 2024-12-18 18:19 47 浏览 0 评论
1 permute(dims)
将tensor的维度换位。
>>> x = torch.randn(2, 3, 5)
>>> x.size()
torch.Size([2, 3, 5])
>>> x.permute(2, 0, 1).size()
torch.Size([5, 2, 3])
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.randn(2,3,4,5).permute(3,2,0,1).shape
torch.Size([5, 4, 2, 3])
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:
>>> torch.randn(2,3,4,5).transpose(3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape
torch.Size([5, 4, 2, 3])
>>> torch.randn(2,3,4,5).transpose(1,0).transpose(2,1).transpose(3,1).shape
torch.Size([3, 5, 2, 4])
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:
import torch
x = torch.ones(10, 10)
x.is_contiguous() # True
x.transpose(0, 1).is_contiguous() # False
x.transpose(0, 1).contiguous().is_contiguous() # True
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;
permute与view函数功能demo
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])
view_test = unpermuted.view(1,3,2)
print(view_test.size()) # ——> torch.Size([1, 3, 2])
利用函数 permute(2,0,1) 可以把 Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 转换成:
tensor([[[ 1, 4]],
[[ 2, 5]],
[[ 3, 6]]]) # print(permuted)
如果使用view(1,3,2) 可以得到:
tensor([[[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6]]]) # print(view_test)
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