有没有办法转换 numpy 数组或 pytorch 张量？

Question

我一直在图像数据集上尝试一些图像识别神经网络。我的图像位于形状为 [39209、30、30、3] 的数组（或张量）中。但是，对于我在 github 上找到的一些代码，我的图像需要具有数组形状 [39209, 3, 30, 30]。我以为会有一种快速的方法来转换数组，但事实证明它非常困难。有谁知道这是否可能？

Answer 1

您可以使用 torch.transpose https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.transpose.html

import torch

a = torch.ones((10, 30, 30, 3))

b = torch.transpose(a, 1, -1)

print(b.shape)

torch.Size([10, 3, 30, 30])

numpy还有transposehttps://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.transpose.html

Answer 2

您可以使用 torch.permute():

x = torch.randn(1, 32, 32, 3).float()

x.shape
torch.Size([1, 32, 32, 3])

y = x.permute(0, 3, 1, 2)

y.shape
torch.Size([1, 3, 32, 32])

有没有办法转换 numpy 数组或 pytorch 张量？

is there a way to transform an numpy array or pytorch tensor?

python

arrays

image

tensor