pytorch中的transpose()

维度调换详解
最新推荐文章于 2025-07-21 00:30:39 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/88682264

本文深入探讨了维度调换的概念，特别是在深度学习中如何通过调整张量的维度来优化模型性能。详细解释了如何使用默认参数进行维度互换，并展示了实际操作中的运行结果，证明了正确调换维度可以实现数据的有效重组。

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维度的相互调换
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运行结果
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batch_es和batch_ee输出的结果是一样的。原始的transpose参数(默认的参数)为(0,1,2)，这个转置相当于将第一个坐标与第二坐标进行了互换。

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Pytorch中reshape,view,transpose以及permute的详细原理及应用
weixin_44115575的博客
07-28 1168
在深度学习中，我们经常会遇到需要对张量进行形状变换的情况。PyTorch 提供了多种方法来改变张量的形状，包括 reshape, view, transpose和permute 。本文总结了其它博客的精华，详细介绍这些方法的原理和应用场景。
理解pytorch系列：transpose是怎么实现的
zhaoyqcsdn的博客
01-18 1117
实现这一点的关键在于不实际移动数据，而是通过改变张量的元数据（包括步长（stride）和尺寸（size））来达到效果。在PyTorch的底层C++实现中，同样接口会调用ATen库（张量操作库，是PyTorch的核心）中的对应函数，ATen函数会修改张量对象所关联的元数据以实现。这种"懒惰"操作提高了性能，特别是对于大型张量，因为它避免了不必要的数据拷贝。时，交换了两个维度的步长。在行优先存储的张量中，行的步长通常比列的步长大。元数据，使得原本第一个维度（行）的大小与第二个维度（列）的大小交换。
pytorch中的transpose方法（函数）
热门推荐
a250225的博客
10-19 5万+
pytorch中的transpose方法的作用是交换矩阵的两个维度，transpose(dim0, dim1) → Tensor，其和torch.transpose()函数作用一样。 torch.transpose(): torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor Returns a tensor that is a transposed versio...
研究一下pytorch的 transpose
走错路的程序员
03-09 1151
神经网络的矩阵结构要求是 BCHW, 而opencv读出来的图片结构是HWC, 其中B是图片个数, 也就是batch size C是通道数 H是高 W是宽 还好是 bluishfish大神的指点. 不然又不知道要研究多久. 那么如果只处理一张图片的话, 那么 在神经网络中, B就是1, C是3,H是图片高度, W是图片宽度. 神经网络矩阵类型应该是下面这种. [ #第1张图片 [ #第1个通道 R [ #H高度 第一列 [ #宽度,第一行 [1,2,4
【PyTorch】transpose() 函数详解
weixin_45261707的博客
07-29 1669
【PyTorch】transpose() 函数详解 函数原型 torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor 函数详解 交换输入张量 input 的两个维度，两个维度分别通过参数 dim0 和 dim1 传入。 例子 >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x tensor([[ 1.0028, -0.9893, 0.5809], [-0.1669, 0.7299, 0.4942]]) &
Pytorch基础：Tensor的transpose方法
前进，才知道自己的渺小
10-02 5401
在Pytorch中，transpose是Tensor类的一个重要方法，同时它也是torch模块中的一个函数，它们的语法如下所示。
pytorch中transpose的用法
qq_35692267的博客
04-27 7023
在网上搜transpose的用法，出来的大多是numpy类中的用法，实际上跟torch中的tensor类的transpose方法实现方式是有区别的， 因此在看深度学习网络的代码时，碰到.transpose(1,2)这种样式的代码时就不知所措了。 为此，小弟亲自一试。代码奉上： import torch a=torch.Tensor([[[1,2,3],[2,3,4]],[[3,4,5],[4,5,6]]]) b=a.transpose(1,2) c=a.transpose(2,1) print.
pytorch中transpose函数的使用方法
03-18
### PyTorch 中 `transpose` 函数的用法 在 PyTorch 中，`torch.transpose` 或者张量对象上的 `.transpose(dim0, dim1)` 方法用于交换指定的两个维度。该方法对于调整低维张量（通常不超过三维）特别有用。 #### ...
pytorch中transpose()函数
07-27
PyTorch中的transpose()函数用于交换张量的维度顺序。它可以通过指定维度的顺序来实现转置操作。transpose()函数的语法如下： ```python torch.transpose(input, dim0, dim1) -> Tensor ``` 其中，`input`是要进行...
pytorch的transpose方法
12-23
pytorch的transpose方法用于交换矩阵的两个维度。...这个例子中，我们创建了一个2x3的矩阵x，然后使用transpose方法将其转置为一个3x2的矩阵y。通过指定dim0为0，dim1为1，我们实现了将矩阵的行和列进行交换的效果。
Pytorch之torch.transpose()语法、参数和实际应用案例
最新发布
王国平的博客
07-21 1644
在PyTorch中，`torch.transpose()` 是一个用于交换张量任意两个维度的基础函数，功能比 `torch.t()` 更通用。以下从功能、语法、应用案例、常见错误等方面进行详细解析。
pytorch transpose函数解析
小姑仔的博客
11-10 3305
transpose函数的本意是将两个相应的维度进行变换，比如如下的这个tensor矩阵 import torch X = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) X = X.transpose(0, 1) print(X) 输出结果为 可以看出矩阵相当于一个变换操作，原先的行变为现在的列，原先的列变为现在的行 现在变换X对应的矩阵的内容，将X变为227的对应的矩阵 原先X对应的矩阵内容为 经过如下的对应的矩阵变换 X = X.transpose(0,1) 变换的结果为 这里
pytorch中的transpose()函数
qq_42483452的博客
06-19 1653
在pytorch中，transpose()函数对于数组（numpy）和张量（numpy）的效果不同。
PyTorch中Transpose和Permute的使用说明
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05-13 788
在 PyTorch 中，transpose和 permute是用于调整张量维度的两个非常有用的函数。它们都用于重新排列张量的维度，但它们的用法和目的有所不同。
关于python 高维数组transpose的实现原理以及pytorch view等的思考
normol的博客
03-14 4093
很多时候需要给高维数组变形，以达到需要的格式，但很多时候，可能变形后的结果并不是你所预想的那样，我是在看一段pytorch的代码时引发的思考： prediction = prediction.view(batch_size, bbox_attrs*num_anchors, grid_size*grid_size) prediction = prediction.transpose(1,2).con...
Pytorch中view, transpose, permute等方法的区别
MasterQKK
04-18 1889
Pytorch中view, transpose, permute等方法的区别transpose与permute的区别与联系view 与transpose与permute的区别与联系 transpose与permute的区别与联系 这两个操作比较相似， transpose每次将任意两个指定的dim进行交换，相当于是2D array的转置操作，而permute可以一次将Tensor变换到任意的dimensions sequence的排列。 Permute操作可以有1至多步的Transpose操作实现。 例子：
Pytorch NCHW/NHWC 的理解
u013798595的博客
08-04 1251
选择合适的张量存储布局对于深度学习任务的效率和性能至关重要。NCHW和NHWC的选择取决于所使用的硬件和库的要求，同时也可以通过PyTorch提供的张量操作来进行灵活的转换和适配。
Pytorch中 permute / transpose 和 view / reshape， flatten函数
ytusdc的博客
08-21 5737
Pytorch中 permute、transpose 和 view 、resize函数
pandas的一些函数
qq_38147044的博客
11-08 392
isnull()方法返回一个与原始DataFrame形状相同的DataFrame，通过True或False值，指示原始DataFrame中的每个值是否缺失。缺失的值NaN或None，在结果的DataFrame中将为True，而非缺失的值将为False。df.info()可以获得DataFrame的简明摘要，包括每列中非空值的数量、每列的数据类型以及DataFrame的内存使用情况。也可以通过将列名列表传递给columns参数来只保存DataFrame的特定列，通过将布尔掩码传递给索引参数来只保存特定的行。
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