pytorch 中 permute()函数的用法

本文介绍了在PyTorch中如何使用permute()函数进行维度变换,特别是在图像处理中的应用。示例代码展示了如何将一个符合正态分布的张量从(h, w, c)维度转换为(c, h, w)维度,以适应PyTorch模型的要求。该函数对于理解和适应深度学习框架的数据处理流程至关重要。

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permute()函数用于维度变换。在图像处理中经常出现,比如说读取的图片是 numpy格式,是(h,w,c),但是torch处理的数据是(c,h,w)。所以这个函数经常使用

import torch
##符合均值为0,方差为1的正态分布
x=torch.randn(2,3,5)
print(x.size())
##维度变换
x=torch.permute(x,(2,0,1))
print(x.size())

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