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

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爱安网。

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