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pytorch 調(diào)整某一維度數(shù)據(jù)順序的方法

 更新時(shí)間：2018年12月08日 12:00:45   作者：SYSU_BOND  
今天小編就為大家分享一篇pytorch 調(diào)整某一維度數(shù)據(jù)順序的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)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交換數(shù)據(jù)那樣

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

# 這會(huì)導(dǎo)致a的結(jié)果為a=(a[1],a[1],a[2])
# 而非預(yù)期的(a[1],a[0],a[2])

這是因?yàn)橐觅x值導(dǎo)致的，在交換過(guò)程，如下所示，當(dāng)b的值賦值與a的時(shí)候，因?yàn)閠mp指針與a是同一變量的不同名，故而tmp的內(nèi)容也會(huì)變?yōu)閎。

# 交換a,b
a,b = b,a
# 等價(jià)于
tmp = a
a = b #此時(shí)，tmp = a= b
b = tmp

故而在我們通過(guò)另外一種方式來(lái)對(duì)其進(jìn)行交換，通過(guò)對(duì)下標(biāo)索引的方式，對(duì)其進(jìn)行交換

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

以上這篇pytorch 調(diào)整某一維度數(shù)據(jù)順序的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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