pytorch | transpose、permute、view、contiguous、is_contiguous、reshape

transpose、contiguous、view

a = torch.randn(2,3) #随机产生的2*3的tensor，内存是连续的，所以打印出“真”
if a.is_contiguous():
    print("真")
else:
    print("假")
a = a.transpose(0,1)#经过transpose，维度变换后，内存不连续了，所以打印出“假”
if a.is_contiguous():
    print("真")
else:
    print("假")
a = a.contiguous()#contiguous函数将不连续内存变为连续内存，所以打印出“真”
if a.is_contiguous():
    print("真")
else:
    print("假")
a = a.view(1,6)#变换维度，但是内存依然连续，所以打印出“真“，view遇到不连续的会报错，只有连续的才不会报错
if a.is_contiguous():
    print("真")
else:
    print("假")

结果：

其中：is_contiguous函数是判断一个变量是否内存连续，连续返回True,不连续返回False

torch.reshape()

a = torch.randn(2,3) #随机产生的2*3的tensor，内存是连续的，所以打印出“真”
if a.is_contiguous():
    print("真")
else:
    print("假")
a = a.transpose(0,1)#经过transpose，维度变换后，内存不连续了，所以打印出“假”
if a.is_contiguous():
    print("真")
else:
    print("假")
a = torch.reshape(a,(1,6))#reshape相当于将contiguous和view进行了合并，无论之前是连续还是不连续，最终都是连续的，且不会报错
if a.is_contiguous():
    print("真")
else:
    print("假")

结果：

查看变量的内存地址：id()函数

a = torch.randn(2,3)
print(id(a))

结果：

transpose、permute异同点

transpose:交换维度

torch.manual_seed(1)
a = torch.randn(2, 3)
print(a)
b = a.transpose(0, 1)
print(b)
print('=====================')
a1 = torch.randn(2, 3, 4)
print(a1)
b1 = a1.transpose(1, 2)
print(b1)

结果：

permute:排列、置换维度，比transpose更灵活，适用于多维度

a1 = torch.from_numpy(np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]]))
print(a1)
b1 = a1.permute(1, 0, 2)  # 原本是2*3*3,将第1维和第2维交换，结果变为3*2*3
print(b1)
c1 = a1.permute(1, 2, 0)  # 原本是2*3*3,第1维变为第3维，第2维变为第1维，第3维变为第2维，结果是：3*3*2
print(c1)

结果：

虽然都是维度变化，但transpose只能选择两个维度进行交换，permute则可以多维交换。

看函数原型也能看出：

def transpose(self, dim0: _int, dim1: _int) -> Tensor: ...

def permute(self, dims: _size) -> Tensor: ...

pytorch | transpose、permute、view、contiguous、is_contiguous、reshape

猜你喜欢