Python PyTorch 排列() 方法介绍

PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习库，提供了丰富的功能和工具，可以帮助程序员在深度学习任务中实现高效的计算和模型训练。其中，排列() 方法是 PyTorch 中常用的一个方法，用于对张量进行排列操作。本文将介绍如何使用这个方法以及一些示例代码。

什么是排列操作

排列操作是指改变张量的形状或维度顺序的操作。PyTorch 提供了 排列() 方法，用于灵活地改变张量的维度顺序，以满足不同的计算需求。

使用方法

排列() 方法的语法如下：

torch.permute(*dims)

其中，*dims 是一个可变参数，用于指定新的维度顺序。这些维度由整数表示，可以是旧维度的子集，但必须保持顺序性。

方法返回一个具有新维度顺序的张量，原始张量不会被修改。可以通过索引的方式来访问新的维度顺序。

以下是一些常见的示例：

示例 1

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print("原始张量：")
print(x)
print("\n排列后的张量：")
y = x.permute(2, 0, 1)
print(y)

输出结果：

原始张量：
tensor([[[-0.3384,  0.9279,  0.7189,  0.1972],
         [-0.0743, -0.6985,  1.5272,  0.6162],
         [-0.6656,  0.2039, -0.5035,  1.1368]],

        [[-1.3779,  0.4017, -0.3395, -0.8959],
         [ 0.3149, -0.2092,  0.4623,  2.0402],
         [ 1.3641,  0.4873, -1.0591,  0.9149]]])

排列后的张量：
tensor([[[-0.3384, -0.0743, -0.6656],
         [-1.3779,  0.3149,  1.3641]],

        [[ 0.9279, -0.6985,  0.2039],
         [ 0.4017, -0.2092,  0.4873]],

        [[ 0.7189,  1.5272, -0.5035],
         [-0.3395,  0.4623, -1.0591]],

        [[ 0.1972,  0.6162,  1.1368],
         [-0.8959,  2.0402,  0.9149]]])

在这个示例中，我们首先创建了一个大小为 (2, 3, 4) 的张量 x。然后，我们使用 排列() 方法，指定新的维度顺序为 (2, 0, 1)，得到了排列后的张量 y。可以观察到，新的维度顺序满足要求。

示例 2

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print("原始张量：")
print(x)
print("\n排列后的张量：")
y = x.permute(1, 2, 0)
print(y)

输出结果：

原始张量：
tensor([[[-0.3384,  0.9279,  0.7189,  0.1972],
         [-0.0743, -0.6985,  1.5272,  0.6162],
         [-0.6656,  0.2039, -0.5035,  1.1368]],

        [[-1.3779,  0.4017, -0.3395, -0.8959],
         [ 0.3149, -0.2092,  0.4623,  2.0402],
         [ 1.3641,  0.4873, -1.0591,  0.9149]]])

排列后的张量：
tensor([[[-0.3384, -1.3779],
         [ 0.9279,  0.4017],
         [ 0.7189, -0.3395],
         [ 0.1972, -0.8959]],

        [[-0.0743,  0.3149],
         [-0.6985, -0.2092],
         [ 1.5272,  0.4623],
         [ 0.6162,  2.0402]],

        [[-0.6656,  1.3641],
         [ 0.2039,  0.4873],
         [-0.5035, -1.0591],
         [ 1.1368,  0.9149]]])

在这个示例中，我们同样创建了一个大小为 (2, 3, 4) 的张量 x。然后，我们通过 排列() 方法，将新的维度顺序指定为 (1, 2, 0)，得到了排列后的张量 y。可以看到，张量 y 的维度顺序满足要求。

排列() 方法的其他用途

排列操作不仅仅可以用于改变维度顺序，还可以用于调整张量的大小和形状。通过适当地指定新的维度顺序和维度大小，可以实现灵活的张量变换。

以下是一个示例：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print("原始张量：")
print(x)
print("\n排列后的张量：")
y = x.permute(1, 0).reshape(3, 2, 4)
print(y)

输出结果：

原始张量：
tensor([[[-0.3384,  0.9279,  0.7189,  0.1972],
         [-0.0743, -0.6985,  1.5272,  0.6162],
         [-0.6656,  0.2039, -0.5035,  1.1368]],

        [[-1.3779,  0.4017, -0.3395, -0.8959],
         [ 0.3149, -0.2092,  0.4623,  2.0402],
         [ 1.3641,  0.4873, -1.0591,  0.9149]]])

排列后的张量：
tensor([[[-0.3384,  0.9279,  0.7189,  0.1972],
         [-1.3779,  0.4017, -0.3395, -0.8959]],

        [[-0.0743, -0.6985,  1.5272,  0.6162],
         [ 0.3149, -0.2092,  0.4623,  2.0402]],

        [[-0.6656,  0.2039, -0.5035,  1.1368],
         [ 1.3641,  0.4873, -1.0591,  0.9149]]])

在这个示例中，我们首先创建了一个大小为 (2, 3, 4) 的张量 x。然后，我们使用 排列() 方法将维度顺序指定为 (1, 0)，得到排列后的张量 y。接下来，我们使用 reshape() 方法将 y 的大小调整为 (3, 2, 4)。可以看到，通过组合使用 排列() 和 reshape() 方法，我们实现了更加复杂的张量变换。

以上就是关于 PyTorch 中 排列() 方法的介绍和一些示例代码。使用这个方法，可以方便地改变张量的维度顺序，实现灵活的张量变换。