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• permute(dims)
• 附：permute(多维数组,[维数的组合])
• 总结

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（0，2，1）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，可以得到

tensor([[[1., 2.],
         [3., 4.],
         [5., 6.]]])

关于view的用法：参见PyTorch中view的用法 

附：permute(多维数组,[维数的组合])

比如:

a=rand(2,3,4);  %这是一个三维数组，各维的长度分别为：2，3，4

%现在交换第一维和第二维：

permute(A,[2,1,3])  %变成3*2*4的矩阵

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])
 
tensor([[[1., 4.],
        [2., 5.],
        [3., 6.]]])
 
permuted=unpermuted.permute(2,0,1)
print(permuted.size())     #  ——>  torch.Size([3, 1, 2])
 
tensor([[[1., 2.],
         [3., 4.],
         [5., 6.]]])

总结