numpy - PyTorch 中的 reshape 顺序 - 类似 Fortran 的索引排序

Question

在numpy中，有一个用于 reshape 数组的排序功能，默认情况下它是C，但您可以指定其他排序，例如F:

a = np.arange(6).reshape((3, 2))
f = np.reshape(a, (2, 3), order='F') # Fortran-like index ordering
c = np.reshape(a, (2, 3)) 
print('a= \n', a)
print('f= \n', b)
print('c= \n', c)

结果:

a= 
 [[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]
f= 
 [[0 4 3]
 [2 1 5]]
c= 
 [[0 1 2]
 [3 4 5]]

torch.reshape或tensor.view中没有用于按F顺序 reshape 的选项。有什么方法可以在 PyTorch 中进行 F 顺序 reshape 吗？我需要 PyTorch 中的所有内容。

Answer 1

我不认为 pytorch 对此有内置支持。也就是说，您可以使用 Tensor.permute 获得所需的结果。 。不幸的是，我怀疑这是否会非常有效，因为 AFAIK 排列内部会生成张量的副本。

def reshape_fortran(x, shape):
    if len(x.shape) > 0:
        x = x.permute(*reversed(range(len(x.shape))))
    return x.reshape(*reversed(shape)).permute(*reversed(range(len(shape))))

使用示例:

a = torch.arange(6).reshape(3, 2)
f = reshape_fortran(a, (2, 3))
c = a.reshape(2, 3)

结果

a = 
tensor([[0, 1],
        [2, 3],
        [4, 5]])
f =
tensor([[0, 4, 3],
        [2, 1, 5]])
c =
tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]])