图解PyTorch中的Transpose操作

在PyTorch中,我们时常会对张量进行转置操作。若张量是二维 的,则非常容易理解 。若张量维度更高 ,则会令人摸不到头脑

高维张量究竟是怎么转置的?简单来说,就是将参与转置的维度抽出来,将内侧的子张量视为一个元素;这样,抽出来的两个维度便是正常的二维矩阵,此时便容易理解了。转置完成后,恢复原样即可。

这么说是比较抽象的,一图解百忧!: )请看下面的图!

相关推荐
Ai尚研修-贾莲18 分钟前
Python语言在地球科学交叉领域中的应用——从数据可视化到常见数据分析方法的使用【实例操作】
python·信息可视化·数据分析·地球科学
jndingxin21 分钟前
OpenCV 的 CUDA 模块中用于将多个单通道的 GpuMat 图像合并成一个多通道的图像 函数cv::cuda::merge
人工智能·opencv·计算机视觉
格林威23 分钟前
Baumer工业相机堡盟工业相机的工业视觉中为什么偏爱“黑白相机”
开发语言·c++·人工智能·数码相机·计算机视觉
灬0灬灬0灬1 小时前
深度学习---常用优化器
人工智能·深度学习
qq_508576091 小时前
if __name__ == ‘__main__‘
python
学地理的小胖砸1 小时前
【Python 基础语法】
开发语言·python
程序员小远1 小时前
自动化测试与功能测试详解
自动化测试·软件测试·python·功能测试·测试工具·职场和发展·测试用例
_Itachi__1 小时前
Model.eval() 与 torch.no_grad() PyTorch 中的区别与应用
人工智能·pytorch·python
白光白光2 小时前
大语言模型训练的两个阶段
人工智能·机器学习·语言模型
(・Д・)ノ2 小时前
python打卡day22
python