在对数据集进行处理的时候经常看到permute(2, 0, 1)这个操作，为啥不是1,2,0这种，2,0,1这个顺序会带来什么好处吗？
permute(2, 0, 1)在pytorch的tensor处理中有什么用吗
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对象被抛出 2022-04-10 20:11关注交换3个维度的顺序, 假设原来的顺序是(W, H, B), permute(2, 0, 1)之后就是(B, W, H), 因为torch里面第一个维度普遍都是batchnum,
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- 2022-04-10 19:40回答 1 已采纳 交换3个维度的顺序, 假设原来的顺序是(W, H, B), permute(2, 0, 1)之后就是(B, W, H), 因为torch里面第一个维度普遍都是batchnum,
- 2022-11-28 16:32回答 2 已采纳 我认为唯一主要的加速将发生于并行。如果您因为cpu受限问题，那么利用多核是至关重要的。试着让每一行通过不同的（线程/进程）。当然，这会引起更多的问题，例如数据是否需要按照输入文件中的相同顺序排列。
- 2022-05-20 10:41回答 3 已采纳 def test(args, io): all_true_cls = [] all_pred_cls = [] all_true_seg = [] all_pred_s
- 2023-10-06 17:20日晨难再的博客 在Pytorch中，permute是Tensor的一个重要方法，同时它也是一个torch模块中的一个函数，它们的语法如下所示。官方的解释是：返回原始张量输入的视图，并对其维度进行转置。
- 2022-02-18 13:11回答 2 已采纳 def init_hidden(self): return (torch.randn(2, self.batch, self.hidden_dim // 2)).to(self.device)
- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2022-03-31 14:36
p = p.view(bs, self.na, self.no, self.ny, self.nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() 什么意思？
python
有问必答
回答 3 已采纳 p.view(bs, self.na, self.no, self.ny, self.nx)生成一个多维度列表permute(0, 1, 3, 4, 2)将第二维度放置到最后位置,将3,4纬度前移一位 - 2021-01-08 15:30Kester_的博客 PyTorch中Tensor.permute作用解释例子 解释 将 Tensor 的维度换位置。 例子 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,...
- 2022-10-09 20:58回答 1 已采纳 超时错误，输入数据input_data的维度必须是三维，检查下数据
- 2022-03-02 22:51回答 1 已采纳 挺无聊又有意思的想法。你确定只改了swap其它都一样变吗？
- 2021-08-18 17:50回答 2 已采纳 ch = input.splice(i, 1)[0];是从原数组中移除元素，并返回被移除的元素。这样下一层递归的input中就减少了一个元素。而 ch = input[i];不会移除元素permArr
- 2022-06-06 21:18Code_demon的博客 2 pytorch permute的使用permute函数功能还是比较简单的，下面主要介绍几个细节点：2.1 transpose与permute的异同Tensor.permute(a,b,c,d, …)：permute函数可以对任意高维矩阵进行转置，但没有 torch.permute() 这...
- 2014-08-26 13:59回答 1 已采纳 The only significant change needed from the original is to modify the swap() function to build up
- 2022-10-18 23:48Vertira的博客 Pytorch中tensor.view().permute().contiguous()函数理解
- 2021-08-05 19:17知木木的博客 pytorch中常用的维度转换。view(),permute(),transpose() 首先了解一下tensor的size是怎么来的，几个中括号就说明有几个维度，然后看第一个中括号里用逗号分隔开了几个元素，就是第一个维度的值，其他依次类推。
- 2021-05-13 10:21lppfwl的博客 记录一下pytorch中tensor的底层存储方式，维度变换permute/view/reshape，维度大小和数目。 tensor的底层存储方式 tensor的底层存储是按照行优先的原则存储的，比如： >>import torch >>a=tensor.rand(...
- 2022-08-21 18:14ytusdc的博客 Pytorch中 permute、transpose 和 view 、resize函数
- 2023-10-24 07:30jiang_huixin的博客 改变张量形状 Tensor.view() Tensor.reshape() 调整维度顺序 矩阵转置 Tensor.t() 交换两个维度 Tensor.transpose(dim0, dim1) 调整维度顺序 Tensor.permute(\*dims) 插入或移除维度 插入大小为 1 的维度 Tensor....
- 2020-03-07 12:18Style_OvO的博客 transpose：只能选择tensor中两个维度进行转置 permute：可以让tensor按照指定维度顺序（维度的个数就是该tensor的维度数）进行转置 举例 >>> a.torch.randn(2,2,2) >>> a tensor([[[-0.9268, 0....
- 2022-07-05 16:54奶茶依赖患者的博客 pytorch中tensor的常用操作，常见于网络构建过程中。
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