PyTorch中permute的用法详解

permute(dims)

将tensor的维度换位。

参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。

例：

import torch

import numpy as np

a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])

unpermuted=torch.tensor(a)

print(unpermuted.size()) # ——> torch.Size([1, 2, 3])

permuted=unpermuted.permute(2,0,1)

print(permuted.size()) # ——> torch.Size([3, 1, 2])

再比如图片img的size比如是(28，28，3)就可以利用img.permute(2,0,1)得到一个size为(3，28，28)的tensor。

利用这个函数permute(1，3，2)可以把Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) 转换成

tensor([[[1., 4.],

[2., 5.],

[3., 6.]]])

如果使用view(1,3,2)，可以得到

tensor([[[1., 2.],

[3., 4.],

[5., 6.]]])

以上这篇PyTorch中permute的用法详解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我们。

时间： 2019-12-30

TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项,它是数字0,1,2,3等等,默认是0 所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的:tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系,不能任意的输出大小:而nn输出大小可以通过padding进行改变 nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式:H和W的计算 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=Non

1.损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一.另一个必不可少的要素是优化器. 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等. 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标量来比较). 损失函数一般分为4种,平方损失函数,对数损失函数,HingeLoss 0-1 损失函数,绝对值损失函数. 我们先定义两个二维数组,然后用不同的损失函数计算其损失值. import

我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import numpy as np input = Variable(torch.Tensor([[[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]], [[1, 3, 3, 4, 5, 6, 7], [1, 2, 3

普通卷积 使用nn.Conv2d(),一般还会接上BN和ReLu 参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias,相对来说表示对参数量影响很小,所以后面不考虑) class ConvBNReLU(nn.Module): def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True): super(ConvBNReLU, self).__init__() self.op = nn.Sequential( n

之前做的一些项目中涉及到feature map 可视化的问题,一个层中feature map的数量往往就是当前层out_channels的值,我们可以通过以下代码可视化自己网络中某层的feature map,个人感觉可视化feature map对调参还是很有用的. 不多说了,直接看代码: import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import pickle from sys import path

一 卷积操作:在pytorch搭建起网络时,大家通常都使用已有的框架进行训练,在网络中使用最多就是卷积操作,最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核,比如高斯核,发现是行不通的,因为上面的参数里面只有卷积核尺寸,而权值weight是通过梯度一直更新的,是不确定的.

我就废话不多说了,直接上代码吧! >>> import torch >>> from torch.autograd import Variable >>> from torch import IntTensor >>> var = Variable(IntTensor([[1,0],[0,1]])) >>> var Variable containing: 1 0 0 1 [torch.IntTensor of si

torchvision包 包含了目前流行的数据集,模型结构和常用的图片转换工具. torchvision.datasets中包含了以下数据集 MNIST COCO(用于图像标注和目标检测)(Captioning and Detection) LSUN Classification ImageFolder Imagenet-12 CIFAR10 and CIFAR100 STL10 torchvision.models torchvision.models模块的 子模块中包含以下模型结构. Ale

我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 13 10:22:45 2018 @author: www """ import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable import torchvision.transforms as tfs from torch.utils.dat

python代码 for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requires_grad = False else: para.requires_grad = True # Solver. # self._solver = torch.optim.SGD( # self._net.parameters(), lr=self._options['base_lr'], # mome

学了几天终于大概明白pytorch怎么用了 这个是直接搬运的官方文档的代码 之后会自己试着实现其他nlp的任务 # Author: Robert Guthrie import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) lstm = nn.LSTM(3, 3

为了解决传统RNN无法长时依赖问题,RNN的两个变体LSTM和GRU被引入. LSTM Long Short Term Memory,称为长短期记忆网络,意思就是长的短时记忆,其解决的仍然是短时记忆问题,这种短时记忆比较长,能一定程度上解决长时依赖. 上图为LSTM的抽象结构,LSTM由3个门来控制,分别是输入门.遗忘门和输出门.输入门控制网络的输入,遗忘门控制着记忆单元,输出门控制着网络的输出.最为重要的就是遗忘门,可以决定哪些记忆被保留,由于遗忘门的作用,使得LSTM具有长时记忆的功能.对于

Java 2D API通过扩展抽象窗口工具箱(AWT),为Java程序提供了二维图像,文本和图形的功能.这个复杂的渲染包支持线形图像,文本和图形,为富用户界面,复杂绘图程序和图像处理器开发者提供灵活的,功能强大的框架.Java 2D对象出现在一个平面中,称为用户坐标系空间,和设备坐标系空间.当对象在屏幕或打印机中渲染时,用户空间坐标系被转换成设备空间坐标系. 复制代码 代码如下: import java.awt.BasicStroke;import java.awt.Color;import j