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法学如何在 PyTorch 中求张量的转置？
要转置一个张量，我们需要转置两个维度。如果张量是 0 维或 1 维张量，则张量的转置与其自身相同。对于 2 维张量，转置使用两个维度 0 和 1 计算为 **transpose(input, 0, 1)**。
语法
要找到标量、向量或矩阵的转置，我们可以应用下面定义的第一个语法。
对于任何维度的张量，我们可以应用第二个语法。
对于 <= 2D 张量：
Tensor.t() torch.t(input)
对于任何维度的张量：
Tensor.transpose(dim0, dim1) or torch.transpose(input, dim0, dim1)
参数
**input** – 要转置的 PyTorch 张量。
**dim0** – 要转置的第一个维度。
**dim1** – 要转置的第二个维度。
步骤
导入 **torch** 库。确保你已经安装了它。
import torch
创建一个 PyTorch 张量并打印该张量。这里，我们创建了一个 3×3 张量。
t = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("Tensor:
", t)使用上面定义的任何语法查找已定义张量的转置，并可选地将值赋给新变量。
transposedTensor = torch.transpose(t, 0, 1)
打印转置后的张量。
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))
输出
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())输出
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])
更新于：2021年12月6日
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