目录一、前言二、举例解释解释部分1、permute(0,1,2)2、permute(0,1,2) ⇒ permute(0,2,1)3、permute(0,2,1) ⇒ permute(1,0,2)4、permute(1,0,2) ⇒ permute(0,2,1)三、写在最后 一、前言之前写了篇torch中permute()函数用法文章，没想到收藏和点赞还挺多的那我就在详细的说一下permute函
permute(parameter): permute中参数为张量的维度，将不同维度以不同的维度排列，得到一个新的张量，在深度学习中的主要作用是将特征值聚类。具体使用如下： 1. 首先定义一个四维张量 2. 使用permute函数将不同维度顺序转换 ...
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2021-09-20 17:21:00
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1、transpose与permutetranspose() 和 permute() 都是返回转置后矩阵，在pytorch中转置用的函数就只有这两个 ，这两个函数都是交换维度的操作transpose用法：tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 只能操作2D矩阵的转置, transpose每次只能交换两个维度， 这是相比于permute的一个不同点，每次
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2023-12-13 14:32:27
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pytorch permutepermute(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
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2023-10-31 14:23:55
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1、主要作用：变换tensor维度example：import torchx = torch.randn(2, 3, 5)print(x.size())print(x.permute(2, 0, 1).size())>>>torch.Size([2, 3, 5])>>>torch.Size([5, 2, 3])2、介绍一下transpo...
原创
2021-08-12 22:31:59
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原始tensorimport torch a = torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])print(a)print(a.size())输出：tensor([[[1., 2., 3.],[4., 5., 6.],[7., 8., 9.]]])torch.Size([1, 3, 3])1.view()改变tensor的形状view() 的具体理解请见文章：pytorch中x = x.view(x.size(0), -1) 的理解b
原创
2021-06-18 14:08:53
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Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过奖学金
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2023-01-12 21:36:27
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原始tensorimport torch a = torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])print(a)print(a.size())输出：tensor([[[1., 2., 3.],[4., 5., 6.],[7., 8., 9.]]])torch.Size([1, 3, 3])1.view()改变tensor的形状view() 的具体理解请见文章
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2022-01-30 10:50:25
390阅读
PyTorch中permute的用法详解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(unpermute
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2023-12-27 16:21:45
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在torch中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对
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2024-07-05 23:10:02
536阅读
1.view在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度，相当于numpy中resize()的功能，但是用法可能不太一样。view有二种用法：torch.vie由9
原创
2022-06-23 17:47:54
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pytorch 数据维度变换
view、reshape两者功能一样：将数据依次展开后，再变形变形后的数据量与变形前数据量必须相等。即满足维度：ab...f = xy...zreshape是pytorch根据numpy中的reshape来的-1表示，其他维度数据已给出情况下，import torch
a = torch.rand(2, 3, 2, 3)
a
# 输出：
tenso
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2023-07-08 22:26:17
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# 如何在 Python 中实现 permute 函数
在 Python 中，`permute` 函数是用于生成给定序列（如列表或字符串）所有可能排列的重要工具。本文将向你展示如何一步步实现一个 `permute` 函数，生成所有排列组合。无论你是刚入行的程序员还是希望加深理解的开发者，本文都会帮助你掌握这个函数的实现。
## 流程概述
首先，让我们明确实现 `permute` 函数的步骤。
目录一、gather（）函数1. 拿到一个张量：2. 生成一个查找规则：3. 根据维ch.gather然后，我用白话翻译一下官方文档。gather，顾名思义，聚集、集合。有点像军训的时候，排队一样，把队伍.
原创
2022-11-10 10:16:15
252阅读
unsqueeze作用是用于增加维度，操作是针对于tensor张量，通过tensor.unsqueeze进行维度扩张。
原创
2023-02-16 17:03:21
449阅读
pytorch 中的permute 就像是numpy中的transpose()函数一样, 根据指定的维度进行转置, 我们这里跟view()进行一下对比
原创
2022-11-16 19:44:40
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permute
原创
2022-02-19 11:40:53
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You are given two positive integer numbers a and b. Permute (change order) of the digits of a to construct maximal number not exceeding b. No number i
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2018-01-26 22:00:00
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我猜是在找tf.transpose
原创
2022-07-19 16:30:27
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在pytorch中转置用的函数就只有这两个 transpose() permute() transpose() torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor 函数返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1 参数: input
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2020-08-22 23:03:00
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