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

Question

我完全不了解PyTorch，想知道在使用.moveaxis()和.movedim()方法时是否有什么需要注意的。对于相同参数，输出结果是完全相同的。此外，这两种方法都能被.permute()方法替代吗？

以下是一个示例供参考：

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))

- aklingam

Answer 1

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

是的，使用 permute 可以实现此功能，但保持其他所有轴的相对位置而移动一个轴是一个常见的用例，因此有必要提供这种语法糖。

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1. 该术语取自 numpy：

   torch.movedim() 的别名。

   此函数等同于 NumPy 的 moveaxis 函数。

- iacob