如何在pytorch中交换x和y？

乘风 2年前 pytorch 240

原文标题 ：How to swap x and y in pytorch?

给定输出张量为 100 * 6(xmin,ymin,xmax,ymax,conf,class)，如何在 pytorch 中获得 100 * 6(ymin,xmin,ymax,xmax,conf,class) 的张量？例如，给定一个张量

x = [[1,2,3,4,5,6],
     [7,8,9,10,11,12]],

期望的结果是

y = [[2,1,4,3,5,6],
     [8,7,10,9,11,12]]

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71580812/how-to-swap-x-and-y-in-pytorch

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Ishi 评论

我对此并不完全确定，但试试 N6.T 还是 N6.transpose？

2年前 0条评论
dtlam26 评论
你应该更清楚地指出什么是x和y，它可能与轴混淆。但我明白你的意思，你想交换 ymin 和 xmin 位置以及 xmax、ymax 位置。

因此，最简单的方法是创建一个时间张量tempt_x并通过切片交换值。
```
with x = [[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12]]

>>> tempt_x = x.copy()
>>> x[:,0] = tempt_x[:,1]
>>> x[:,1] = tempt_x[:,0]
>>> x[:,2] = tempt_x[:,3]
>>> x[:,3] = tempt_x[:,2]
>>> x
array([[ 2,  1,  4,  3,  5,  6],
       [ 8,  7, 10,  9, 11, 12]])
```
2年前 0条评论

I'mahdi 评论

您可以使用torch.reshape并根据需要更改轴，然后创建如下所示的最终张量：（因为您说您有 100 * 6。我添加了另外两行以显示此代码可以在扩展版本中使用。）

张量版本

import torch
x = torch.tensor([
    [1,2,3,4,5,6],
    [7,8,9,10,11,12], 
    [13,14,15,16,17,18],
    [19,20,21,22,23,24],     
])


conf_class = x[:, -2:]
tmp_x = x[:, :-2]
tmp_x = torch.reshape(tmp_x, (-1,2))
tmp_x = torch.cat((tmp_x[:,1::2], tmp_x[:,::2]), 1)
tmp_x = torch.reshape(tmp_x, (-1,4))
res = torch.cat((tmp_x, conf_class), 1)
print(res)

输出：

tensor([[ 2,  1,  4,  3,  5,  6],
        [ 8,  7, 10,  9, 11, 12],
        [14, 13, 16, 15, 17, 18],
        [20, 19, 22, 21, 23, 24]])

麻木版本

import numpy as np

a = np.array([
    [1,2,3,4,5,6],
    [7,8,9,10,11,12],
    [13,14,15,16,17,18],
    [19,20,21,22,23,24],
])

conf_class = a[:, -2:]
tmp_a = a[:, :-2]
tmp_a = tmp_a.reshape(-1,2)
tmp_a = np.concatenate((tmp_a[:,1::2], tmp_a[:,::2]), 1)
tmp_a = tmp_a.reshape(-1,4)
res = np.concatenate((tmp_a, conf_class), 1)
print(res)

输出：

[[ 2  1  4  3  5  6]
 [ 8  7 10  9 11 12]
 [14 13 16 15 17 18]
 [20 19 22 21 23 24]]

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如何在pytorch中交换x和y？

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