pytorch中的transpose()

最新推荐文章于 2025-05-22 15:01:20 发布
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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学习之torch.transpose函数
qq_46396470的博客
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函数我们用于交换张量的维度。
理解pytorch系列：transpose是怎么实现的
zhaoyqcsdn的博客
01-18 1023
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）
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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
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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中diag_embed和transpose函数使用详解
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05-22 592
是 PyTorch 中用于将一个向量（或批量向量）**嵌入为对角矩阵（或批量对角矩阵）**的函数。它常用于图神经网络（GNN）或线性代数中生成对角矩阵。
【PyTorch】transpose() 函数详解
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07-29 1630
【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 5002
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 transpose函数解析
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11-10 3251
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transpose函数的使用方法
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pytorch中transpose()函数
07-27
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05-13 667
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
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03-14 4047
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...
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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：
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03-27 3712
最重要的区别应该是上面的第三点和第四个。另外，简单的数据用transpose()就可以了，但是个人觉得不够直观，指向性弱了点；复杂维度的可以用permute()，对于维度的改变，一般更加精准。
Pytorch基础 - 7. torch.transpose() 和 torch.permute()
Aaron_neil的博客
04-14 3018
按照上面数组的方式进行理解，x的原维度表示数组 array = [3, 4, 5, 8]，转置后的维度 = [array[1], array[0], array[3], array[2]] = [4, 3, 8, 5]就是把原来的维度比作一个数组 list=[3, 4]，permute中的数表示数组对应的index，则转置后的x为 [list[1], list[0]] = [4, 3]示例：将shape为[3, 4]的张量，通过transpose()转换成维度为[4, 3]的张量。示例1：进行二维转置。
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