PyTorch：.movedim() 对比 .moveaxis() 对比 .permute()

Question

我是 PyTorch 的新手，我想知道在 .moveaxis() 和 .movedim() 方法方面我是否遗漏了什么。对于相同的参数，输出完全相同。也不能将这两种方法都替换为 .permute()?

参考范例：

import torch

mytensor = torch.randn(3,6,3,1,7,21,4)

t_md = torch.movedim(mytensor, 2, 5)
t_ma = torch.moveaxis(mytensor, 2, 5)

print(t_md.shape, t_ma.shape)
print(torch.allclose(t_md, t_ma))

t_p = torch.permute(mytensor, (0, 1, 3, 4, 5, 2, 6))

print(t_p.shape)
print(torch.allclose(t_md, t_p))

Answer 1

是的，moveaxis是movedim的别名（类似于和swapdims）。¹

是的，可以使用 permute 实现此功能，但是在保持所有其他轴的相对位置的同时移动一个轴是 common enough use-case 以保证其自身的语法糖。

^{术语取自numpy：

Alias for torch.movedim().
This function is equivalent to NumPy’s moveaxis function.}

PyTorch：.movedim() 对比 .moveaxis() 对比 .permute()

PyTorch: .movedim() vs. .moveaxis() vs. .permute()

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