详细分析Pytorch中的permute基本知识（附Demo）

1. 基本知识

permute 是 PyTorch 中用于改变张量维度的函数，它允许用户以任意顺序重排张量的维度，从而方便地进行各种操作，如数据处理和模型输入

• 功能： 改变张量的维度顺序
• 输入：一个张量和一个表示新维度顺序的整数元组
• 输出： 具有新维度顺序的张量

主要的原理如下：

在 PyTorch 中，张量是多维数组，每个维度可以看作是数据的一个特征或属性
permute 通过重新排列这些维度的顺序，使得用户可以方便地处理数据。例如，在图像处理时，可以将 (高度, 宽度, 通道) 的维度顺序转换为 (通道, 高度, 宽度)，以符合某些模型的输入要求

2. Demo

示例 1: 基本用法

import torch# 创建一个 2x3x4 的张量
tensor = torch.randn(2, 3, 4)
print("原始张量形状:", tensor.shape)# 使用 permute 改变维度顺序
# 将维度从 (2, 3, 4) 变为 (4, 2, 3)
permuted_tensor = tensor.permute(2, 0, 1)
print("变换后张量形状:", permuted_tensor.shape)

截图如下：

示例 2: 图像数据处理

import torch# 创建一个假设的图像张量 (高度, 宽度, 通道)
image_tensor = torch.randn(256, 256, 3)
print("原始图像形状:", image_tensor.shape)# 将图像张量变换为 (通道, 高度, 宽度)
# 适用于某些深度学习模型输入
image_permuted = image_tensor.permute(2, 0, 1)
print("变换后图像形状:", image_permuted.shape)

截图如下：

示例 3: 处理批量数据

import torch# 创建一个包含 5 张图像的批量数据 (批量, 高度, 宽度, 通道)
batch_tensor = torch.randn(5, 256, 256, 3)
print("原始批量形状:", batch_tensor.shape)# 将批量数据变换为 (批量, 通道, 高度, 宽度)
batch_permuted = batch_tensor.permute(0, 3, 1, 2)
print("变换后批量形状:", batch_permuted.shape)

截图如下：

以上的Demo辅助理解，基本的注意事项如下：

• 内存视图： permute 返回的是原始张量的一个视图，不会复制数据。因此，原始张量的内存不会受到影响
• 维度范围：确保给定的维度索引在张量的维度范围内，否则会引发错误
• 多维张量： 可以处理任意维度的张量，灵活性很高