Pytorch中view, transpose, permute等方法的區別
關于張量的Flatten、Reshape和Squeeze的解釋
transpose 只能交換兩個維度，參數是（dim1，dim2）。與原數組共內存空間 （np.transpose(dims)接受的參數是維度列表）
permute 也是交換維度，參數是維度列表（dim1,dim2,dim3,…）。不與元素組公用內存空間
view：
reshape(self,dim)：變形
unsequeeze(self,dim)：解壓縮 增加一個長度為1的維數。
sequeeze(self)：壓縮數組，去掉維度為1的維度
flatten(self):將數據處理為一維向量

transpose和permute操作后，數組是不連續的

a1 = a.permute((2,1,0)) a2= a.transpose(0,2) print(a1==a2) print(a1.is_contiguous()) print(a2.is_contiguous())

不連續的數組，不能使用view().推薦使用reshape()

a1_view = a1.view(2,-1)## 會報錯，數組不連續 print(a1_view)

將不連續數組變成連續數組，用contiguous()方法

a1_conti = a1.contiguous() a1_view = a1_conti.view(2,12)

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創建數組的方式，第一種生成的是浮點型的，后面的是整型

總結

以上是生活随笔為你收集整理的permute、transpose、view、reshape、unsequeeze与flatten的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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