Pytorch view和permute的区别


1
2
3
4
5
6
a = torch.tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])
b = a.view(3,2)
c = a.permute(0,2,1)
print(a.size(),a)
print(b.size(),b)
print(c.size(),c)

输出结果不一样

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
a: torch.Size([1, 2, 3])
tensor([[[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]]])
b: torch.Size([3, 2])
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])    
c: torch.Size([1, 3, 2])
 tensor([[[1, 4],
         [2, 5],
         [3, 6]]])

view 相当于将原来的张量展开成一位的数据 [1，2，3，4，5，6]，然后再进行变形
permute 是更灵活的transpose，可以灵活的对原数据的维度进行调换，而数据本身不变。