pytorch中permute()函数用法补充说明(矩阵维度变化过程)

PyTorch中permute()函数用法补充说明

在PyTorch中，permute()函数用于对张量的维度进行重新排列。本文将详细介绍permute()函数的用法，并提供两个示例说明。

permute()函数的用法

permute()函数的语法如下：

torch.Tensor.permute(*dims)

其中，*dims表示一个可变参数，用于指定新的维度顺序。例如，如果原始张量的维度顺序为(0, 1, 2)，而我们想要将其变为(2, 0, 1)，则可以使用如下代码：

new_tensor = old_tensor.permute(2, 0, 1)

在上述代码中，2, 0, 1表示新的维度顺序。

示例一：将通道维度放到最后

在深度学习中，通常将图像表示为一个四维张量，其维度顺序为(batch_size, channels, height, width)。然而，在某些情况下，我们需要将通道维度放到最后。例如，如果我们想要将一个四维张量(batch_size, channels, height, width)转换为一个三维张量(batch_size, height, width, channels)，则可以使用permute()函数。示例代码如下：

import torch

# 创建一个四维张量
x = torch.randn(2, 3, 4, 5)

# 将通道维度放到最后
y = x.permute(0, 2, 3, 1)

# 打印结果
print(x.shape)  # torch.Size([2, 3, 4, 5])
print(y.shape)  # torch.Size([2, 4, 5, 3])

在上述代码中，我们首先创建一个四维张量x，其维度为(2, 3, 4, 5)。然后，我们使用permute()函数将通道维度放到最后，得到一个三维张量y，其维度为(2, 4, 5, 3)。

示例二：将二维矩阵转置

在线性代数中，矩阵的转置是一个常见的操作。在PyTorch中，我们可以使用permute()函数将二维矩阵进行转置。示例代码如下：

import torch

# 创建一个二维矩阵
x = torch.randn(3, 4)

# 将矩阵转置
y = x.permute(1, 0)

# 打印结果
print(x)  # tensor([[ 0.0329, -0.0457, -0.2385, -0.0325],
          #         [-0.0455, -0.0325, -0.0325, -0.0325],
          #         [-0.0325, -0.0325, -0.0325, -0.0325]])
print(y)  # tensor([[ 0.0329, -0.0455, -0.0325],
          #         [-0.0457, -0.0325, -0.0325],
          #         [-0.2385, -0.0325, -0.0325],
          #         [-0.0325, -0.0325, -0.0325]])

在上述代码中，我们首先创建一个二维矩阵x，其维度为(3, 4)。然后，我们使用permute()函数将矩阵进行转置，得到一个新的二维矩阵y，其维度为(4, 3)。