pytorch中permute()函数用法实例详解

下面我来详细讲解一下“pytorch中permute()函数用法实例详解”的攻略。

1. 简介

permute()是PyTorch中的一个函数，可以用于改变张量的维度，例如交换张量的维度顺序或者将二维张量的行列互换。该函数会返回一个新的张量，不会改变原始张量的数据。

2. 用法

permute()函数的基本使用方法如下：

torch.permute(*dims)

其中，*dims是一个整数列表，指定了所需的新维度顺序。

例如，下面就是一个使用permute()函数将二维张量的第一维和第二维交换的示例：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x)  # 显示张量x的值

x_permuted = x.permute(1, 0)
print(x_permuted)  # 显示交换维度顺序后的结果

输出结果：

tensor([[-2.0796,  1.5363,  0.8953,  0.7129],
        [ 1.4025, -0.1315,  1.1584,  0.9911],
        [-0.9541, -0.2085, -1.2386, -1.3864]])
tensor([[-2.0796,  1.4025, -0.9541],
        [ 1.5363, -0.1315, -0.2085],
        [ 0.8953,  1.1584, -1.2386],
        [ 0.7129,  0.9911, -1.3864]])

在上述示例中，我们首先创建了一个3行4列的二维张量x，然后使用permute()函数将第一维（行）和第二维（列）交换，最后打印输出交换后的结果。

另外，我们还可以使用torch.transpose()函数来完成类似的操作。transpose()函数可以实现矩阵的转置、批次交换、高宽交换等操作。但是，相对于permute()函数，transpose()函数的使用方式更为简单。

下面再来看一个示例，使用permute()函数将三维张量的维度顺序改变：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x)  # 显示张量x的值

x_permuted = x.permute(0, 2, 1)
print(x_permuted)  # 显示交换维度顺序后的结果

输出结果：

tensor([[[-0.5320,  0.0648,  0.9351, -2.0402],
         [ 0.6913,  1.5024, -0.5730, -1.7449],
         [ 1.1440,  1.0233,  2.3033, -1.6010]],

        [[-1.2818,  0.2887, -0.9958, -1.1834],
         [-0.9609,  2.7181,  0.4707, -0.3139],
         [-2.6558, -0.4571,  0.1407, -1.5746]]])
tensor([[[-0.5320,  0.6913,  1.1440],
         [ 0.0648,  1.5024,  1.0233],
         [ 0.9351, -0.5730,  2.3033],
         [-2.0402, -1.7449, -1.6010]],

        [[-1.2818, -0.9609, -2.6558],
         [ 0.2887,  2.7181, -0.4571],
         [-0.9958,  0.4707,  0.1407],
         [-1.1834, -0.3139, -1.5746]]])

在上述示例中，我们首先创建了一个2x3x4的三维张量x，然后使用permute()函数将第二维和第三维交换，最后打印输出交换后的结果。

3. 总结

以上就是pytorch中permute()函数的用法实例详解。permute()函数可以方便地调整张量的维度顺序，广泛应用于深度学习的各个领域中。