Pytorch: permute()函数，contiguous()，view（）

最新推荐文章于 2025-06-22 16:37:17 发布
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本文详细解析了PyTorch中permute函数的功能，即如何通过该函数实现tensor维度的重新排列，并解释了contiguous函数的作用，尤其是在执行view操作前，如何确保tensor在内存中连续分布，以便顺利进行后续的计算和操作。

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OpenCV与PyTorch：打造AI视觉处理黄金组合
AIGC应用创新大全的博客
07-04 636
OpenCV与PyTorch的融合代表了计算机视觉领域的技术协同巅峰，将传统计算机视觉的稳健性与深度学习的表征能力无缝结合。本文系统解析这一"黄金组合"的理论基础、架构设计与实现路径，揭示如何利用OpenCV的高效图像处理管道与PyTorch的动态计算图优势，构建从研究原型到生产部署的全栈视觉AI解决方案。通过多层次技术分析与实战案例，本文为不同技术背景的读者提供了从基础集成到高级优化的完整知识框架，展示了这一组合如何推动自动驾驶、医疗影像、智能监控等关键领域的技术突破。技术挑战矩阵挑战类别具体表现。
Pytorch之permute函数
weixin_36670529的博客
05-14 7731
1、主要作用：变换tensor维度 example： import torch x = 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...
.permute(),.contiguous()和.view()函数
qq_42256930的博客
08-02 318
contiguous()一般在permute()等改变形状和计算返回的tensor后面，因为改变形状后，有的tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把tensor变成在内存中连续分布的形式。permute函数将tensor的维度换位。
PyTorch中的permute, transpose, view, reshape和flatten函数详解(已解决)
最新发布
Vertira的博客
06-22 435
PyTorch中的permute, transpose, view, reshape和flatten函数详解(已解决)
在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。
qlkaicx的博客
08-29 679
在 PyTorch 中，permute方法允许用户重新排列张量的维度。这与 NumPy 的transpose方法类似，但提供了更灵活的多维重排能力。该方法非常有用，例如，当你需要调整图像数据的通道顺序或更改数据的布局以匹配特定网络结构的输入要求时。permute是 PyTorch 中一个非常灵活和强大的工具，可以帮助你在构建和训练神经网络时有效地管理数据维度。正确地使用这个工具可以让数据预处理和模型设计更加直观和方便。
x.contiguous().view()
酸奶z的博客
09-19 1604
【解释一】 调用view之前最好先contiguous，也就是x.contiguous().view()，因为view需要tensor的内存是整块的 view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose, permute等，需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。 一种可能的解释是： 有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous
关于Pytorch中view函数的使用
01-06
If you are viewing collapsing non-...注意，在使用view函数的时候一定要配合permute函数使用，类似 patches = patches.contiguous().view(B, C, -1, kernel_size*kernel_size) print(patches.shape) # [B,
pytorch view 函数介绍
qq_27390023的博客
08-30 1275
view是一个高效的形状转换工具，在不改变数据的情况下重新排列张量的形状。使用view可以使代码更简洁和灵活，但在使用时需要确保张量的连续性和元素总数的一致性。
pytorch .contiguous().view()
qq_35608277的博客
04-29 8587
contiguous：view只能用在contiguous的variable上。 如果在view之前用了transpose, permute等，需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。 有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把tensor变成在...
Pytorch.contiguous().view()
yayakoko的博客
05-11 152
因为tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖的内存是整块的，这是只需执行contiguous()这个函数，把tensor变成在内存中连续分布的形式。contiguous：view只能用在contiguous的variable上。view()相当于numpy的reshape()。
Pytorch：permute（）函数
qq_54708219的博客
03-03 889
permute函数交换维度
【pytorch函数笔记】view()、contiguous()、permute()
Catherinemin的博客
04-22 1121
permute()，这个函数是做维度交换的torch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状。简单地说，view方法没有拷贝新的张量，没有开辟新内存，与原张量共享内存，只是重新定义了访问张量的规则，使得取出的张量按照我们希望的形状展现。torch.contiguous()方法首先，然后将地址按照形状改变后的张量的语义进行排列。就是说contiguous()方法改变了多维数组在内存中的存储顺序，以便配合view方法使用。
详细分析Pytorch中的permute基本知识（附Demo）
码农研究僧的博客
10-28 1002
permute 是 PyTorch 中用于改变张量维度的函数，它允许用户以任意顺序重排张量的维度，从而方便地进行各种操作，如数据处理和模型输入 功能： 改变张量的维度顺序 输入：一个张量和一个表示新维度顺序的整数元组 输出： 具有新维度顺序的张量
torch中contiguous()函数
orangerfun的博客
10-09 5500
1. 背景 torch中一些操作会改变原数据，比如：narrow() view() expand() transpose()等操作，在使用transpose()进行转置操作时，pytorch并不会创建新的、转置后的tensor，而是修改了tensor中的一些属性（也就是元数据），使得此时的offset和stride是与转置tensor相对应的。转置的tensor和原tensor的内存是共享的，即改变转置后的tensor, 原先tensor中内容也会改变，而contiguous方法就类似深拷贝，使得上面这些操
(PyTorch) permute方法详解
weixin_45261707的博客
07-27 708
(PyTorch) permute(dims)方法 方法说明 permute是pytorch中tensor的方法 用于调换tensor的维度。 例子 >>> x = torch.randn(2, 3, 5) >>> x.size() torch.Size([2, 3, 5]) >>> x.permute(2, 0, 1).size() torch.Size([5, 2, 3]) 原始tensor的第0, 1, 2这三个维度分别为2,3,5。permut
PyTorch中permute的用法
weixin_61745097的博客
11-27 744
PyTorch中permute的用法
PyTorch中，contiguous()
qq_51753728的博客
08-23 1322
连续（contiguous）内存块是指一系列数据在内存中的存储是相邻的、没有间隔的。当数据是连续存储时，计算机处理器可以更快地获取数据，因为它可以按照内存地址的顺序依次读取数据，而不需要在不同的内存位置之间进行跳转。方法时，PyTorch会创建一个新的连续的Tensor，它会重新排列数据以确保连续的内存布局。当一个Tensor在内存中的存储不是连续的时候，它可能会影响一些操作的性能和可行性。方法的作用就是将一个不连续的Tensor变成连续的，从而确保内存块的布局是连续的。，并再次检查了它的连续性。
x = x.contiguous().view(x.size(0), -1)解释
qq_45104603的博客
04-06 1053
其实在torch里面，view函数就相当于numpy的reshape，执行的操作就是对tensor进行维度转换，此方法将张量重塑x为二维形状，其中第一维是x.size(0)（即第一维的大小），第二维是从其余元素推断出来的，第二个维度中的-1是一个占位符，它告诉 PyTorch 根据张量中的元素总数推断第二个维度的大小。假设我们有一个4维的张量x，其形状为(2, 3, 4, 5)，即有2个4维向量，每个向量包含3个3维向量，每个3维向量包含4个2维向量，每个3维向量包含4个2维，每个2维向量包含5个元素。
pytorch view函数用法
10-19
同时，为了保证维度的正确性，建议在使用view函数时配合permute函数使用。下面是一个使用view函数的例子： import torch t1 = torch.tensor([1,2,3,4,5,6]) result = t1.view(3,2) print(result) 输出结果为： ...
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