一、Permute是什么？
Permute是PyTorch中的一个函数，用于对Tensor进行维度重排，实现Tensor在维度上的特定排序，可以输入参数来指定新的维度顺序。
二、Permute的使用方法
Permute使用方法如下：
torch.permute(*dims)
参数说明：
dims：Tensor新的维度顺序，用变量长度的可迭代对象表示
使用示例：
import torch
# 定义一个5维张量
a = torch.randn(2, 3, 4, 5, 6)
# 将a的维度顺序从[0, 1, 2, 3, 4]调整为[4, 3, 2, 0, 1]
b = a.permute(4, 3, 2, 0, 1)
print('a.shape:', a.shape)
print('b.shape:', b.shape)
输出结果：
a.shape: torch.Size([2, 3, 4, 5, 6])
b.shape: torch.Size([6, 5, 4, 2, 3])
从输出结果可以看出，原始张量a的维度顺序为[0, 1, 2, 3, 4]，新张量b的维度顺序为[4, 3, 2, 0, 1]。
三、Permute的示例应用
1、数据增广
在深度学习中，数据集的增广是提高模型性能和泛化能力的有效方法。Permute函数可用于数据增广中的图像镜像操作。我们可以通过改变Tensor的维度顺序来实现图像水平和垂直翻转。
代码示例：
import torch
import torchvision.transforms.functional as TF
# 定义一张大小为[256, 256]的随机图像
img = torch.randn(3, 256, 256)
# 水平翻转
img_hflip = TF.hflip(img)
img_hflip_permute = img_hflip.permute(0, 2, 1)
# 垂直翻转
img_vflip = TF.vflip(img)
img_vflip_permute = img_vflip.permute(0, 2, 1)
print('img_hflip_permute.shape:', img_hflip_permute.shape)
print('img_vflip_permute.shape:', img_vflip_permute.shape)
输出结果：
img_hflip_permute.shape: torch.Size([3, 256, 256])
img_vflip_permute.shape: torch.Size([3, 256, 256])
从结果中可以看出，经过Permute重新排序的图像张量形状与原始图像形状一致，可以方便地与其他图像增广方式进行堆叠。
2、卷积输出通道交换
在卷积神经网络中，卷积层输出的特征图维度顺序通常为[Batch, Channel, Height, Width]，每个卷积核对应一个输出通道。当模型需要跨多个GPU进行并行计算时，由于每个GPU上的卷积层只计算部分特征图，输出通道会被分配到不同的GPU上。为了保证模型的正确性，输出通道需要重新排列。
代码示例：
import torch
# 定义一个卷积层输出的特征图张量，假设有16个卷积核
feats_map = torch.randn(32, 16, 28, 28)
# 将特征图的通道数从16变为4，并交换通道顺序
new_feats_map = feats_map[:, [2, 5, 10, 13,], :, :]
new_feats_map = new_feats_map.permute(0, 2, 3, 1)
print('new_feats_map.shape:', new_feats_map.shape)
输出结果：
new_feats_map.shape: torch.Size([32, 28, 28, 4])
从结果中可以看出，经过Permute重新排序的特征图形状与原始特征图形状一致，只是通道数被缩减。
3、图像语义分割
在图像语义分割中，每个像素都需要指定分类标签。在训练过程中，输入图像和标签图必须同时进行水平和垂直翻转。为了方便进行网络训练，我们使用Permute函数对标签图的维度顺序进行调整。
代码示例：
import torch
# 定义一张大小为[256, 256]的分类标签图
label = torch.randint(low=0, high=20, size=(256, 256))
# 模拟进行水平翻转和垂直翻转
label_hflip = label.flip(dims=(1,))
label_vflip = label.flip(dims=(0,))
# 把翻转后的标签图通过Permute函数进行重新排列
label_hvflip_permute = label_hflip.permute(1, 0)
label_vflip_permute = label_vflip.permute(1, 0)
print('label_hvflip_permute.shape:', label_hvflip_permute.shape)
print('label_vflip_permute.shape:', label_vflip_permute.shape)
输出结果：
label_hvflip_permute.shape: torch.Size([256, 256])
label_vflip_permute.shape: torch.Size([256, 256])
从结果中可以看出，经过Permute重新排序后的标签图形状与原始标签图形状一致，在进行网络训练时能够方便地和输入图像配对。
原创文章，作者：CUAZ，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/133273.html
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