我有一个a= torch.randn(28, 28, 8)，我想交换张量的维数，把第三维空间移到第一个，第一个移到第二个，第二个移到第三个。我使用了b = a.transpose(2, 0, 1)，但收到了以下错误： * (name dim0, name dim1)我应该使用转置数次，每次只交换两个维度？有什么办法能让我一
浏览 5提问于2020-04-08得票数 3
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但在PyTorch中就不是这样了，这里有一些非常简单的示例代码来演示这一点。为什么PyTorch会在这种情况下输出非零数？dtype=np.float32)b = a(torch.tensor(batch).permute(0,3,1,2))
print(b.permute(0,2,3,1))
浏览 36提问于2020-10-12得票数 1
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我正在尝试使用PyTorch数据加载器加载图像数据集，但生成的转换是平铺的，并且没有像我预期的那样将原始图像裁剪到中心。
浏览 39提问于2020-11-06得票数 0
在Pytorch中运行时，定制的alternative I found ()非常慢，并且在将主循环转换为TRT时遇到了问题。但是，我在TRT中的自定义双线性抽样比Pytorch的双线性抽样慢(5.6ms对2.0ms)。结果表明，Pytorch图像：、ind、y0、x0索引生成的集合层的运行时间约为0.97ms。- ygrid)).permute(3, 0, 1, 2) x0 = (
浏览 4提问于2021-05-25得票数 1
所以，我有一个U-Net模型，我将5000x5000x3的图像输入到模型中，然后我得到了上面的错误。 这是我的模型。 import torch
return nn.Sequential( nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channe
浏览 25提问于2019-06-27得票数 1
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尝试访问每个类的pytorch相等样本中的mnist数据集的子集，但遇到此错误 prng = RandomState(42)indx = np.concatenate([np.where(np.array(mnist_data.targets) == classe)[0][random_permute<module>
----> 1 indx = np.concatenate([np.where(np
浏览 14提问于2020-09-12得票数 0
我知道它试图以新的形式显示张量，但在下面的代码中，我无法理解每个unsqueez_、permute或view之后的输出形状。你能告诉我每一行的输出形状是什么吗？提前谢谢你。image_conv = F.conv2d(image_yuv_ch, filters, stride=8) image_conv = imag
浏览 0提问于2019-04-29得票数 1
def reshape_fortran(x, shape): x = x.permute(*reversed(range(len(x.shape))))return x.reshape(*reversed(shape)).permute(*reversed(range(len(shape)))) 尽管如此，我还是收到这个错误： RuntimeError在复数的Pytorch autograd中不支持哪个函数？
浏览 246提问于2020-11-05得票数 1
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在pytorch中，我们需要NCHW格式的图像，但我的图像是NHWC格式的。
将这张图片提供给CNN的程序是什么？(我找到了，它建议使用"permute“，但我应该在哪里以及如何使用它？)
浏览 0提问于2018-08-17得票数 7
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我正在研究使用PyTorch实现文本分类的RCNN。。有两点张量的维数是用permute函数排列的。第一种是在LSTM层之后，在tanh之前。第二个是在线性层之后和最大池层之前。batch_size, 2 * hidden_size) input_features = torch.cat([lstm_out,embedded_sent], 2).permutelinear_output.shape = (batch_size, seq_len, hidden_size_linear)
浏览 3提问于2021-01-04得票数 3
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现在，根据，我们必须做挤压(2)，然后是permute(2，0，1)，它将产生一个形状为208，2,512的张量。
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
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我在TF和PyTorch中测试这个简单的切片操作，这两个操作都应该匹配。import torchpt_x = pt_x.permute(0, 3, 1, 2)print(np.any(pt_x[:, :, 1:].permute(0, 2, 3, 1).numpy() - tf_x[:, 1:PyTorch和TF都应该导致相同的值
浏览 1提问于2022-10-20得票数 0
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我已经成功地用下面的代码将数据加载到DataLoader中：我试图使用以下代码显示多个图像：for label, img in enumerate(examples):如何使用plt.imshow打印批次大小的每个图像，以及如何显示标签？(注:这是CatDogDataset)
浏览 0提问于2022-07-25得票数 1
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改变图像通道会破坏图像吗？
、、、、
所以我有格式的图像(宽度，高度，通道)。我原来的频道是rgb的。所以我用灰度加载图像 for i in tqdm(file): dist_one.append(cv2.imread(os.path.join(path,i),cv2.IMREAD_GRAYSCALE)) dist_two.append(cv2.imread(os.path.join(path,i),cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
假设
浏览 1提问于2020-02-11得票数 0
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在阅读一本PyTorch书籍时，我偶然发现了这样一段代码，其中作者更改了轴的顺序。img_t.permute(1，2，0) (将轴的顺序从C×H×W更改为H×W×C) 在神经网络中，H x W x C是输入图像的默认输入尺寸吗？
浏览 48提问于2021-09-17得票数 0
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images = img_tensor.cpu().detach().permute(0,2,3,1)
plt.imsave(join(data_dir, 'samples', image), images
浏览 21提问于2020-05-18得票数 1
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我正在将一个自定义的Pytorch模型转换为ONNX。我还尝试在forward()函数中将transpose()替换为permute()，但错误仍然存在。 有人熟悉这个错误吗？环境： Python 3.7CUDA 10.2 ONNXRuntime 1.8.1
OS Ubuntu 18.04
浏览 3354提问于2021-08-16得票数 2
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具体来说，TensorFlow的主干网相对于Pytorch的主干，ReLU具有更多的抑制特性。此外，如第三张图所示，这两个框架之间的动态范围是不同的。inputs = torch.tensor(image).permute(2,0,1).unsqueeze(0)
output = model(inputs).detach().permute(0,2,3,1
浏览 1提问于2021-05-03得票数 5
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ax.axis('off')当使用图像运行此操作时，输出我一直在尝试使用不同的图像数据集，但是所有的集合都返回相同的格式，所以我的问题是：
如何加载图像，然后使用pytorch
浏览 3提问于2019-11-14得票数 0
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