详解pytorch 调整某一维度数据顺序

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今天小编就为大家分享一篇pytorch 调整某一维度数据顺序的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧,另外这篇文章主要知识点是关于pytorch、Python的内容,如果大家想对相关知识点有系统深入的学习,可以参阅以下电子资料:

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  • 在pytorch中,Tensor是以引用的形式存在的,故而并不能直接像python交换数据那样

    a = torch.Tensor(3,4)
    a[0],a[1] = a[1],a[0]
    
    # 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2])
    # 而非预期的(a[1],a[0],a[2])
    

    这是因为引用赋值导致的,在交换过程,如下所示,当b的值赋值与a的时候,因为tmp指针与a是同一变量的不同名,故而tmp的内容也会变为b。

    # 交换a,b
    a,b = b,a
    # 等价于
    tmp = a
    a = b #此时,tmp = a= b
    b = tmp

    故而在我们通过另外一种方式来对其进行交换,通过对下标索引的方式,对其进行交换

    a = torch.Tensor(3,4)
    index = [1,0,2]
    a = a[index]

    以上这篇pytorch 调整某一维度数据顺序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。


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