PyTorch中Tensor.permute作用

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#permute #permute作用 #Tensor.permute #维度换位

本文详细解析了PyTorch中Tensor的permute方法，该方法用于改变Tensor的维度顺序。例如，当从[H,W,C]转换为[B,C,H,W]时，可以先使用unsqueeze(0)增加维度，然后通过permute(0,3,1,2)实现维度调整。理解 permute 的正确使用对于处理不同格式的数据至关重要。
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PyTorch中Tensor.permute作用

解释

将 Tensor 的维度换位置。

例子

在这里插入图片描述
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我们发现，第一维和第二维的维数互换了，permute 常用于训练验证数据时维度位置不同的情况，比如训练时使用[B, C, H, W]而当前张量是[H, W, C]的话，就要先用 unsqueeze(0)加一个维度成[B, H, W, C]，再 permute(0, 3, 1, 2) 变换成[B, C, H, W]，要思考清楚是从哪种变换成哪种，目标类型是[B, C, H, W]，而 permute 的参数对应的是源类型[B, H, W, C]的维度。

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