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基于PyTorch的permute和reshape/view的区别介绍
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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二维的情况

先用二维tensor作为例子，方便理解。

permute作用为调换Tensor的维度，参数为调换的维度。例如对于一个二维Tensor来说，调用tensor.permute(1,0)意为将1轴（列轴）与0轴（行轴）调换，相当于进行转置。

In [20]: a    
Out[20]:    
tensor([[0, 1, 2],  
  [3, 4, 5]])  
      
In [21]: a.permute(1,0) 
Out[21]:    
tensor([[0, 3],   
  [1, 4],   
  [2, 5]])

如果使用view(3,2)或reshape(3,2)，得到的tensor并不是转置的效果，而是相当于将原tensor的元素按行取出，然后按行放入到新形状的tensor中。

In [22]: a.reshape(3,2) 
Out[22]:    
tensor([[0, 1],   
  [2, 3],   
  [4, 5]])  
      
In [23]: a.view(3,2) 
Out[23]:    
tensor([[0, 1],   
  [2, 3],   
  [4, 5]])

高维的情况

一般使用permute的情况都是在更高维的情况下使用，例如对于一个图像batch，其形状为[batch, channel, height, width]，我们可以使用tensor.permute(0,3,2,1)得到形状为[batch, width, height, channel]的tensor.

我们构造一个模拟的batch用于演示。

In [25]: a=torch.arange(2*3*2*1).reshape(2,3,2,1) 
             
In [26]: a          
Out[26]:           
tensor([[[[ 0],    # 这是第0张“图片”的第0号通道的2个元素      
   [ 1]],         
             
   [[ 2],    # 这是第0张“图片”的第1号通道的2个元素      
   [ 3]],         
             
   [[ 4],    # 这是第0张“图片”的第2号通道的2个元素      
   [ 5]]],         
             
             
  [[[ 6],         
   [ 7]],         
             
   [[ 8],         
   [ 9]],         
             
   [[10],         
   [11]]]])

a的形状为[2,3,2,1]，这个batch有2张“图片”，每张图片有3个通道，每个通道为2x1，例如第0张图片的第0号通道为[[0], [1]].

In [27]: a.permute(0,3,2,1)
Out[27]:
tensor([[[[ 0, 2, 4],
   [ 1, 3, 5]]],


  [[[ 6, 8, 10],
   [ 7, 9, 11]]]])
In [28]: a.permute(0,3,2,1).shape
Out[28]: torch.Size([2, 1, 2, 3])

形状为[2,3,2,1]的batch执行permute(0,3,2,1)交换维度之后，得到的是[2,1,2,3]，即[batch, width, height, channel]

可以理解为，对于一个高维的Tensor执行permute，我们没有改变数据的相对位置，而只是旋转了一下这个(超)立方体。或者也可以说，改变了我们对这个(超)立方体的“观察角度”而已。

补充知识：pytorch: torch.Tensor.view ------ reshape

如下所示：

torch.Tensoe.view(python method, in torch.Tensor)

作用: 将输入的torch.Tensor改变形状(size)并返回.返回的Tensor与输入的Tensor必须有相同的元素,相同的元素数目,但形状可以不一样

即,view起到的作用是reshape,view的参数的是改变后的shape.

示例如下:

> x = torch.randn(4, 4)
> x.size()
torch.Size([4, 4])
> y = x.view(16)
> y.size()
torch.Size([16])
> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions
> z.size()
torch.Size([2, 8])

view_as:

tensor_1.view_as(tensor_2):将tensor_1的形状改成与tensor_2一样

以上这篇基于PyTorch的permute和reshape/view的区别介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
PyTorch,permute,reshape,view
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而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

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