nvidia.dali.fn.transpose#

nvidia.dali.fn.transpose(__input, /, *, bytes_per_sample_hint=[0], output_layout='', perm=None, preserve=False, transpose_layout=True, device=None, name=None)#

通过基于 perm 参数重新排序维度来转置张量。

目标维度 i 从源维度 perm[i] 获得。

例如，对于具有 HWC 布局的源图像，shape = (100, 200, 3)，且 perm = [2, 0, 1]，它将生成具有 CHW 布局和 shape = (3, 100, 200) 的目标图像，并保持以下等式

\[dst(x_2, x_0, x_1) = src(x_0, x_1, x_2)\]

这等效于

\[dst(x_{perm[0]}, x_{perm[1]}, x_{perm[2]}) = src(x_0, x_1, x_2)\]

对于所有有效坐标。

此运算符允许序列输入并支持体积数据。

支持的后端

  • ‘cpu’

  • ‘gpu’

参数:

__input (TensorList) – 运算符的输入。

关键字参数:

  • bytes_per_sample_hint (int 或 list of int, optional, default = [0]) –

    输出大小提示，以每样本字节数为单位。

    如果指定，则驻留在 GPU 或分页锁定主机内存中的运算符输出将被预先分配，以适应此大小的样本批次。

  • output_layout (layout str, optional, default = ‘’) –

    显式设置输出数据布局。

    如果指定此参数，则忽略 transpose_layout。

  • perm (int 或 list of int, optional) –

    输入维度的排列，例如 [2, 0, 1]。

    如果未给出，则维度将反转。

  • preserve (bool, optional, default = False) – 阻止运算符从图中移除，即使其输出未使用。

  • transpose_layout (bool, optional, default = True) –

    当设置为 True 时，输出数据布局中的轴名称将根据 perm 进行排列。否则，输入布局将复制到输出。

    如果设置了 output_layout，则忽略此参数。

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