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

悠悠 2023-01-02 14:22 372阅读 0赞

*  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：

![20210106103956944.png][]

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

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*  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：

![20210106103755712.png][]

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*  查看变量的内存地址：id()函数

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

结果：

![20210106104429746.png][]

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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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Nvbmd4aWFvbGluZ2Jhb2Jhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Nvbmd4aWFvbGluZ2Jhb2Jhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

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: ...

[20210106103956944.png]: /images/20221119/d340575b7c584a4ba6a05f2be960a45a.png
[20210106103755712.png]: /images/20221119/51e45ccdff534698ba9b7ab9dac41e80.png
[20210106104429746.png]: /images/20221119/89f9192efaef462bb948c357a4af5eee.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Nvbmd4aWFvbGluZ2Jhb2Jhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221119/f8130b3dd77d4fbda289e4bc94681db7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Nvbmd4aWFvbGluZ2Jhb2Jhbw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221119/0caca571b65a4e0c8d5acfd4c8714b3b.png