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法學如何在 PyTorch 中求張量的轉置？
要轉置一個張量，我們需要轉置兩個維度。如果張量是 0 維或 1 維張量，則張量的轉置與其自身相同。對於 2 維張量，轉置使用兩個維度 0 和 1 計算為 **transpose(input, 0, 1)**。
語法
要找到標量、向量或矩陣的轉置，我們可以應用下面定義的第一個語法。
對於任何維度的張量，我們可以應用第二個語法。
對於 <= 2D 張量：
Tensor.t() torch.t(input)
對於任何維度的張量：
Tensor.transpose(dim0, dim1) or torch.transpose(input, dim0, dim1)
引數
**input** – 要轉置的 PyTorch 張量。
**dim0** – 要轉置的第一個維度。
**dim1** – 要轉置的第二個維度。
步驟
匯入 **torch** 庫。確保你已經安裝了它。
import torch
建立一個 PyTorch 張量並列印該張量。這裡，我們建立了一個 3×3 張量。
t = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Tensor:
", t)使用上面定義的任何語法查詢已定義張量的轉置，並可選地將值賦給新變數。
transposedTensor = torch.transpose(t, 0, 1)
列印轉置後的張量。
print("Transposed Tensor:
", transposedTensor)示例 1
# Python program to find transpose of a 2D tensor # import torch library import torch # define a 2D tensor A = torch.rand(2,3) print(A) # compute the transpose of the above tensor print(A.t()) # or print(torch.t(A)) print(A.transpose(0, 1)) # or print(torch.transpose(A, 0, 1))
輸出
tensor([[0.0676, 0.2984, 0.6766], [0.6200, 0.5874, 0.4150]]) tensor([[0.0676, 0.6200], [0.2984, 0.5874], [0.6766, 0.4150]]) tensor([[0.0676, 0.6200], [0.2984, 0.5874], [0.6766, 0.4150]])
示例 2
# Python program to find transpose of a 3D tensor
# import torch library
import torch
# create a 3D tensor
A = torch.tensor([[[1,2,3],[3,4,5]],
[[5,6,7],[1,2,2]],
[[1,2,4],[1,2,5]]])
print("Original Tensor A:
",A)
print("Size of tensor:",A.size())
# print(A.t()) --> Error
# compute the transpose of the tensor
transposeA = torch.transpose(A, 0,1)
# other way to compute the transpose
# transposeA = A.transpose(0,1)
print("Transposed Tensor:
",transposeA)
print("Size after transpose:",transposeA.size())輸出
Original Tensor A: tensor([[[1, 2, 3], [3, 4, 5]], [[5, 6, 7], [1, 2, 2]], [[1, 2, 4], [1, 2, 5]]]) Size of tensor: torch.Size([3, 2, 3]) Transposed Tensor: tensor([[[1, 2, 3], [5, 6, 7], [1, 2, 4]], [[3, 4, 5], [1, 2, 2], [1, 2, 5]]]) Size after transpose: torch.Size([2, 3, 3])
更新於：2021年12月6日
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