pytorch中permute()函数用法实例详解

目录
  • 前言
  • 三维情况
    • 变化一:不改变任何参数
    • 变化二:1与2交换
    • 变化三:0与1交换
    • 变化四:0与2交换
    • 变化五:0与1交换,1与2交换
    • 变化六:0与1交换,0与2交换
  • 总结

前言

本文只讨论二维三维中的permute用法

最近的Attention学习中的一个permute函数让我不理解

这个光说太抽象

我就结合代码与图片解释一下

首先创建一个三维数组小实例

import torch

x = torch.linspace(1, 30, steps=30).view(3,2,5)     # 设置一个三维数组
print(x)
print(x.size())				# 查看数组的维数

这里为了防止出现维数数值相同的巧合局面(例如三维数组(3,3,3)或者(2,4,4)等)

输出结果如下图

一般的把(3,2,5)解释为3维2行5列这里很容易让人迷迷糊糊

那么我们按照块,行,列理解起来会更容易一些

比如(3,2,5),表示3块 2*5的数组

以下我简单用3块3*3图偷懒举例

然后堆起来就是我们熟知的三维矩阵

接下来先简单介绍下permute()函数

permute(dims)
参数dims用矩阵的维数代入,一般默认从0开始。即第0维,第1维等等
也可以理解为,第0块,第1块等等。当然矩阵最少是两维才能使用permute
如是两维,dims分别为是0和1
可以写成permute(0,1)这里不做任何变化,维数与之前相同
如果写成permute(1,0)得到的就是矩阵的转置
如果三维是permute(0,1,2)
0代表共有几块维度:本例中0对应着3块矩阵
1代表每一块中有多少行:本例中1对应着每块有2行
2代表每一块中有多少列:本例中2对应着每块有5列
所以是3块2行5列的三维矩阵
这些0,1,2并没有任何实际的意义,也不是数值,只是用来标识区别。有点类似于x,y,z来区分三个坐标维度,是人为规定好的
三维情况直接用下面的代码来给大家讲解

三维情况

变化一:不改变任何参数

b = x.permute(0,1,2)            # 不改变维度
print(b)
print(b.size())

发现此时矩阵没有变化,依然是按照之前的方式排列

变化二:1与2交换

b = x.permute(0,2,1)             # 每一块的行与列进行交换,即每一块做转置行为
print(b)
print(b.size())

两张图片可以比较

在不改变每一块(即)的前提下,对每一块的行列进行对调(即二维矩阵的转置)

变化三:0与1交换

b = x.permute(1,0,2)            # 交换块和行
print(b)
print(b.size())

两者比较可以看出块数和每块的行数发生了变化

即参数0对应的数值3块变成2块

参数1对应的2行变成3行

这个变化刚好是0与1 的位置交换,导致参数进行对调

此时变成了2块 * 3行 * 5列(初始为3块 * 2行 *5列)

变化四:0与2交换

b = x.permute(2,1,0)            # 交换块和列
print(b)
print(b.size())

此时参数0对应的3块经过permute已经变成了5块

参数2对应的5列已经变成了3列

变化五:0与1交换,1与2交换

b = x.permute(2,0,1)            # 交换块和行和列
print(b)
print(b.size())

此时参数0对应的3块变成了5块

参数1对应的2行变成了3行

参数2对应的5列变成了2列

变化六:0与1交换,0与2交换

b = x.permute(1,2,0)            # 交换块和行和列
print(b)
print(b.size())

此时参数0对应的3块变成了2块

参数1对应的2行变成了5行

参数2对应的5列变成了3列

总结

根据以上举得二维和三维例子可以知道permute()函数其实是对矩阵的块行列进行交换

里面的参数并不是具体数值

而是块行列的代指

写在最后

没想随手写的一篇居然这么多读者关注

我又在此篇文章的基础上,详细的解释了维度变化过程

能够更好的帮助大家理解permute函数的用法

进阶文章请戳我

到此这篇关于pytorch中permute()函数用法的文章就介绍到这了,更多相关pytorch permute()函数用法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 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(unpermuted.size()) # --> torch.Size([1, 2, 3]) permuted=unpermuted.permute(

  • 基于PyTorch的permute和reshape/view的区别介绍

    二维的情况 先用二维tensor作为例子,方便理解. permute作用为调换Tensor的维度,参数为调换的维度.例如对于一个二维Tensor来说,调用tensor.permute(1,0)意为将1轴(列轴)与0轴(行轴)调换,相当于进行转置. In [20]: a Out[20]: tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) In [21]: a.permute(1,0) Out[21]: tensor([[0, 3], [1, 4], [2, 5]]) 如果使用view(

  • PyTorch中permute的基本用法示例

    目录 permute(dims) 附:permute(多维数组,[维数的组合]) 总结 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(unpermuted.size())  #  -->  

  • pytorch permute维度转换方法

    permute prediction = input.view(bs, self.num_anchors, self.bbox_attrs, in_h, in_w).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() 转置: import torch x = torch.linspace(1, 9, steps=9).view(3, 3) b=x.permute(1,0) print(b) print(b.permute(1,0)) 以上这篇pytorch permute维度

  • pytorch中permute()函数用法实例详解

    目录 前言 三维情况 变化一:不改变任何参数 变化二:1与2交换 变化三:0与1交换 变化四:0与2交换 变化五:0与1交换,1与2交换 变化六:0与1交换,0与2交换 总结 前言 本文只讨论二维三维中的permute用法 最近的Attention学习中的一个permute函数让我不理解 这个光说太抽象 我就结合代码与图片解释一下 首先创建一个三维数组小实例 import torch x = torch.linspace(1, 30, steps=30).view(3,2,5) # 设置一个三维

  • Python3.2中Print函数用法实例详解

    本文实例讲述了Python3.2中Print函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1. 输出字符串 >>> strHello = 'Hello World' >>> print (strHello) Hello World 2. 格式化输出整数 支持参数格式化,与C语言的printf类似 >>> strHello = "the length of (%s) is %d" %('Hello World',len('Hello

  • PHP中spl_autoload_register()函数用法实例详解

    本文实例分析了PHP中spl_autoload_register()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在了解这个函数之前先来看另一个函数:__autoload. 一.__autoload 这是一个自动加载函数,在PHP5中,当我们实例化一个未定义的类时,就会触发此函数.看下面例子: printit.class.php: <?php class PRINTIT { function doPrint() { echo 'hello world'; } } ?> index.php <

  • PHP中array_slice函数用法实例详解

    本文详细介绍了array_slice函数的详细用法以及一些常用的array_slice实例程序,分享给大家供大家参考.具体分析如下: array_slice() 函数在数组中根据条件取出一段值,并返回. 注释:如果数组有字符串键,所返回的数组将保留键名,参见例子 4. 语法:array_slice(array,offset,length,preserve) 函数在数组中根据条件取出一段值,并返回. 参数: array  必需,规定输入的数组. offset  必需,数值,规定取出元素的开始位置,

  • Python文件操作函数用法实例详解

    这篇文章主要介绍了Python文件操作函数用法实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 字符编码 二进制和字符之间的转换过程 --> 字符编码 ascii,gbk,shit,fuck 每个国家都有自己的编码方式 美国电脑内存中的编码方式为ascii ; 中国电脑内存中的编码方式为gbk , 美国电脑无法识别中国电脑写的程序 , 中国电脑无法识别美国电脑写的程序 现在硬盘中躺着 ascii/gbk/shit/fuck 编码的文件,

  • pytorch中的transforms模块实例详解

    pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数,这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的,下面我们讲解几种最常用的函数,详细的内容还请参考pytorch官方文档(放在文末). data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms

  • python scatter函数用法实例详解

    这篇文章主要介绍了python scatter函数用法实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 函数功能:寻找变量之间的关系. 调用签名:plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure") x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 c:散点图中的标记的颜色 label:标记图形内容的标签文本 代码实现: import matplotlib.pyplot as

  • PyTorch中torch.nn.Linear实例详解

    目录 前言 1. nn.Linear的原理: 2. nn.Linear的使用: 3. nn.Linear的源码定义: 补充:许多细节需要声明 总结 前言 在学习transformer时,遇到过非常频繁的nn.Linear()函数,这里对nn.Linear进行一个详解.参考:https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/linear.html 1. nn.Linear的原理: 从名称就可以看出来,nn.Linear表示的是线性变

  • Pandas数据分析之groupby函数用法实例详解

    目录 正文 一.了解groupby 二.数据文件简介 三.求各个商品购买量 四.求各个商品转化率 五.转化率最高的30个商品及其转化率 小小の总结 正文 今天本人在赶学校课程作业的时候突然发现groupby这个分组函数还是蛮有用的,有了这个分组之后你可以实现很多统计目标. 当然,最主要的是,他的使用非常简单 本期我们以上期作业为例,单走一篇文章来看看这个函数可以实现哪些功能: (本期需要准备的行囊): jupyter notebook环境(anaconda自带) pandas第三方库 numpy

  • MySQL数据类型中DECIMAL的用法实例详解

    MySQL数据类型中DECIMAL的用法实例详解 在MySQL数据类型中,例如INT,FLOAT,DOUBLE,CHAR,DECIMAL等,它们都有各自的作用,下面我们就主要来介绍一下MySQL数据类型中的DECIMAL类型的作用和用法. 一般赋予浮点列的值被四舍五入到这个列所指定的十进制数.如果在一个FLOAT(8, 1)的列中存储1. 2 3 4 5 6,则结果为1. 2.如果将相同的值存入FLOAT(8, 4) 的列中,则结果为1. 2 3 4 6. 这表示应该定义具有足够位数的浮点列以便

随机推荐